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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und pflege Dateninfrastrukturen für intelligente Maschinen und automatisierte Prozesse.
- Arbeitgeber: Innovatives Unternehmen, das die Automatisierung schwerer Maschinen revolutioniert.
- Mitarbeitervorteile: Attraktives Gehalt, Aktienoptionen, Getränke vor Ort und regelmäßige soziale Events.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Robotik und arbeite an spannenden technologischen Herausforderungen.
- Gewünschte Qualifikationen: Mindestens 3 Jahre Erfahrung in der Datenpipeline-Entwicklung und Kenntnisse in Python und SQL.
- Andere Informationen: Dynamisches Team mit hervorragenden Karrieremöglichkeiten und Unterstützung bei der Umsiedlung nach Berlin.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 43200 - 72000 € pro Jahr.
sensmore automatisiert die größten Maschinen der Welt mit beispielloser Intelligenz. Unsere proprietäre Physical AI ermöglicht es schweren Maschinen wie Radladern, sich sofort an dynamische Umgebungen anzupassen und neue Aufgaben ohne vorheriges Training auszuführen. Wir integrieren modernste Robotik in eine Plattform, die Intelligenz- und Automatisierungsprodukte antreibt - und die Produktivität und Sicherheit für Kunden in der Bergbau-, Bau- und angrenzenden Branchen heute transformiert. Schließen Sie sich uns an und spielen Sie eine entscheidende Rolle bei der Transformation der Automatisierungslandschaft in schweren Industrien.
Rollenübersicht
Als unser Data Engineer werden Sie die Dateninfrastruktur entwerfen, aufbauen und warten, die Sensmores verkörperte KI und Vision-Language-Action-Modelle (VLAMs) antreibt. Sie werden mit Robotik-, ML- und Software-Ingenieuren zusammenarbeiten, um sicherzustellen, dass saubere, zuverlässige Datenströme von unseren Sensorarrays (Radar, LiDAR, Kameras, IMUs) in Trainings- und Inferenzpipelines fließen. Diese Rolle verbindet klassische Datenengineering-Praktiken (ETL/ELT, Lagerdesign, Überwachung) mit den besten Praktiken von ML Ops: Modellversionierung, Datenabdriftüberwachung und automatisches Retraining.
Hauptverantwortlichkeiten
- Datenpipelines aufbauen und betreiben: Multi-Sensor-Telemetrie (Radar-Punktwolken, Video-Frames, Protokollströme) in analysierbare und ML-bereite Formate ingestieren, verarbeiten und transformieren.
- Skalierbaren Speicher entwerfen: Hochdurchsatz-, latenzarme Datenseen und -lager (z.B. S3, Delta Lake, Redshift/Snowflake) architektonisch gestalten.
- ML Ops-Workflows ermöglichen: DVC oder MLflow integrieren, automatisierte Modelltrainings-/Retraining-Auslöser einrichten, Daten-/Modellverlauf verfolgen.
- Datenqualität sicherstellen: Validierung, Überwachung und Alarmierung implementieren, um Anomalien und Schemaänderungen frühzeitig zu erkennen.
- Cross-funktional zusammenarbeiten: Mit Embedded Systems, Robotik- und Softwareteams zusammenarbeiten, um sich auf Datenschemata, APIs und Echtzeitanforderungen abzustimmen.
- Leistung optimieren: Verteilte Verarbeitung, Abfragen und Speicherlayouts für Kosten-Effizienz und Durchsatz optimieren.
- Dokumentieren und evangelisieren: Klare Dokumentation für Datenschemata, Pipeline-Architekturen und ML Ops-Praktiken pflegen, um das gesamte Team zu unterstützen.
Erforderliche Qualifikationen
- Über 3 Jahre praktische Erfahrung im Aufbau von Produktionsdatenpipelines in der Cloud (AWS, GCP oder Azure).
- Kenntnisse in Python, SQL und mindestens einem Big-Data-Framework.
- Vertrautheit mit ML Ops-Tools: DVC, MLflow, Kubeflow oder ähnlichem.
- Erfahrung im Entwerfen und Betreiben von Datenlagern/Datenseen (z.B. Redshift, Snowflake, BigQuery, Delta Lake).
- Starkes Verständnis von verteilten Systemen, Datenserialisierung (Parquet, Avro) und Batch- vs. Streaming-Paradigmen.
- Exzellente Problemlösungsfähigkeiten und die Fähigkeit, in unklaren, schnelllebigen Umgebungen zu arbeiten.
Bevorzugte Fähigkeiten
- Hintergrund in Robotik oder Sensordaten (Radar, LiDAR, Kamerapipelines).
- Kenntnisse über Echtzeitdatenverarbeitung und Edge-Computing-Beschränkungen.
- Erfahrung mit Infrastruktur als Code (Terraform, CloudFormation) und CI/CD für Daten-Workflows.
- Vertrautheit mit Kubernetes und containerisierten Bereitstellungen.
- Einblick in Vision-Language- oder Action-Planning-ML-Modelle.
Was wir bieten
- Physische KI für die größten Maschinen außerhalb der Straße entwickeln – sie intelligent, sicher und bereit für jede schwierige Aufgabe machen.
- Dem Pionier in intelligenter Robotik beitreten, unterstützt von Point Nine und anderen Tier-1-Investoren.
- Modernste Robotikforschung in End-to-End-Lernen & Vision-Language-Action-Modellen mit realer schwerer mobiler Ausrüstung kombinieren.
- Ihre eigene Karriereleiter gestalten, ob Sie technischer Spezialist oder technischer Teamleiter werden möchten.
- Eine großartige Teamkultur, Getränke und ein erstaunliches Büroumfeld erleben.
Vorteile
- Attraktives Vergütungspaket und Aktienoptionen.
- Getränke vor Ort und regelmäßige gesellschaftliche Veranstaltungen.
- Mit erstklassigen Forschern, Ingenieuren und Vordenkern interagieren.
- Die Zukunft der Robotertechnologien beeinflussen und bedeutende technologische Herausforderungen angehen.
- Unterstützung bei der Umsiedlung nach Berlin.
Wir sind stolz darauf, von Point Nine und anderen Tier-1-Investoren unterstützt zu werden.
ML Ops / Data Engineer - Robotics Arbeitgeber: Sensmore
Kontaktperson:
Sensmore HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: ML Ops / Data Engineer - Robotics
✨Netzwerken, Netzwerken, Netzwerken!
Nutze LinkedIn und andere Plattformen, um mit Leuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Frag nach Informationen über offene Stellen oder Tipps, wie du dich am besten präsentieren kannst.
✨Sei proaktiv!
Warte nicht darauf, dass die Jobs zu dir kommen. Bewirb dich direkt über unsere Website und zeig dein Interesse an der Position. Ein persönlicher Ansatz kann oft den Unterschied machen!
✨Bereite dich auf technische Interviews vor!
Mach dich mit den gängigen Tools und Technologien vertraut, die in der Stellenbeschreibung erwähnt werden. Übe Coding-Challenges und sei bereit, deine Lösungen zu erklären – das zeigt dein Verständnis für die Materie.
✨Zeige deine Leidenschaft!
Erzähle in Gesprächen, warum du dich für ML Ops und Datenengineering interessierst. Deine Begeisterung kann ansteckend sein und die Interviewer überzeugen, dass du die richtige Wahl für das Team bist.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: ML Ops / Data Engineer - Robotics
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Sei authentisch!: Wenn du deine Bewerbung schreibst, sei einfach du selbst. Zeig uns, wer du bist und was dich motiviert, bei Sensmore zu arbeiten. Authentizität kommt immer gut an!
Betone deine Erfahrungen: Erzähl uns von deinen bisherigen Projekten und Erfahrungen im Bereich Data Engineering und ML Ops. Wir wollen wissen, wie du mit Datenpipelines und Cloud-Technologien gearbeitet hast – das ist für uns super wichtig!
Mach es übersichtlich: Achte darauf, dass deine Bewerbung klar strukturiert und leicht zu lesen ist. Verwende Absätze, Aufzählungen und eine klare Sprache, damit wir schnell die wichtigsten Infos finden können.
Bewirb dich über unsere Website: Wir empfehlen dir, deine Bewerbung direkt über unsere Website einzureichen. So stellst du sicher, dass sie schnell bei uns ankommt und du alle notwendigen Informationen bereitstellst!
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Sensmore vorbereitest
✨Verstehe die Technologie
Mach dich mit den Technologien vertraut, die sensmore verwendet, insbesondere mit ML Ops und den verschiedenen Sensoren wie Radar und LiDAR. Zeige im Interview, dass du die Herausforderungen und Möglichkeiten in der Datenverarbeitung und -integration verstehst.
✨Bereite konkrete Beispiele vor
Denke an spezifische Projekte oder Erfahrungen, die deine Fähigkeiten im Aufbau von Datenpipelines und in der Zusammenarbeit mit interdisziplinären Teams zeigen. Sei bereit, diese Beispiele zu erläutern und zu erklären, wie du Probleme gelöst hast.
✨Fragen stellen
Bereite einige durchdachte Fragen vor, die sich auf die Rolle und das Unternehmen beziehen. Frage nach den aktuellen Herausforderungen im Bereich der Dateninfrastruktur oder wie das Team die Qualität der Daten sicherstellt. Das zeigt dein Interesse und Engagement.
✨Präsentiere deine Problemlösungsfähigkeiten
Sei bereit, über komplexe Probleme zu sprechen, die du in der Vergangenheit gelöst hast, insbesondere in schnelllebigen Umgebungen. Sensmore sucht nach jemandem, der in der Lage ist, unter Druck zu arbeiten und innovative Lösungen zu finden.