Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und optimiere Machine Learning-Modelle für die Echtzeitüberwachung von Vitalzeichen.
- Unternehmen: Innovatives Unternehmen im Gesundheitsbereich mit Fokus auf moderne Technologien.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, flexible Arbeitszeiten, Weiterbildungsmöglichkeiten und ein dynamisches Team.
- Weitere Informationen: Arbeiten in einem kreativen Umfeld mit großartigen Karrierechancen.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Gesundheitsüberwachung und mache einen echten Unterschied für Patienten.
- Qualifikationen: Erfahrung in Machine Learning und Optimierung von Modellen, idealerweise mit Master oder PhD.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Wir suchen einen talentierten Machine Learning Engineer, der unser Team bei Sleepiz verstärkt und Innovationen im Bereich der Echtzeitüberwachung von Vitalzeichen vorantreibt. Sie werden eine Schlüsselrolle bei der Entwicklung unserer Machine Learning-Algorithmen für Leistung, Skalierbarkeit und Echtzeitanwendungen spielen. Diese Position umfasst eine Mischung aus Modelltraining und -optimierung, Systemanpassung für die Echtzeitanalyse und die Reduzierung des Ressourcenbedarfs für Inferenz.
Hauptverantwortlichkeiten
- Trainieren/Optimieren von Machine Learning-Modellen: Analysieren und Verfeinern bestehender Machine Learning-Modelle für die Echtzeitüberwachung von Vitalzeichen, unter Verwendung von Techniken wie Pruning, Quantisierung und Wissensdistillation zur Verbesserung der Effizienz bei gleichzeitiger Wahrung der Genauigkeit.
- Leistungsrelevanten Code umschreiben: Identifizieren von Rechenengpässen in aktuellen Algorithmen und Umschreiben ressourcenintensiver Operationen mit Hochleistungsprogrammiersprachen wie Rust.
- Algorithmen für die Echtzeitverarbeitung anpassen: Sicherstellen, dass optimierte Modelle für die Echtzeitberechnung angepasst sind, um eine effiziente Verarbeitung von Live-Daten für die kontinuierliche Gesundheitsüberwachung zu ermöglichen.
- Zusammenarbeit über Teams hinweg: Eng mit Software-Ingenieuren, Datenwissenschaftlern und Gesundheitsexperten zusammenarbeiten, um eine nahtlose Integration optimierter Algorithmen in die Sleepiz-Plattform zu gewährleisten.
- Beitrag zur Skalierbarkeit und Zuverlässigkeit: Implementieren und Testen von Lösungen, die die Skalierbarkeit, Zuverlässigkeit und Robustheit des Vitalzeichenüberwachungssystems von Sleepiz verbessern.
- Aktuell bleiben: Mit den neuesten Entwicklungen in der Optimierung von Machine Learning und Hochleistungsrechnen Schritt halten, um unsere Lösungen kontinuierlich zu verbessern.
Wichtige Anforderungen
- Starkes Verständnis der Prinzipien des maschinellen Lernens und Erfahrung in der Optimierung von Modellen für die Leistung.
- Master oder PhD in Informatik, Datenwissenschaft, Ingenieurwesen oder einem verwandten Bereich wird bevorzugt.
- Kenntnisse in Python.
- Vertrautheit mit Techniken zur Modelloptimierung, einschließlich Pruning, Quantisierung und Wissensdistillation.
- Erfahrung in der Anpassung von Algorithmen für die Echtzeitdatenverarbeitung.
- Starke Problemlösungs- und analytische Fähigkeiten zur Identifizierung und Behebung algorithmischer Ineffizienzen.
- Verständnis der Prinzipien des leistungsrelevanten Codierens und Erfahrung im Umschreiben rechenintensiver Codes.
- Kenntnis bewährter Verfahren in der Softwareentwicklung, einschließlich Testen, Debugging und Versionskontrolle mit Git.
Nice-to-Have
- Erfahrung mit MLOps-Workflows und dem Bereitstellen von Machine Learning-Modellen in Produktionsumgebungen.
- Erfahrung mit NN-Architekturen für sequenzielle Daten (z.B. Transformer, RNNs).
- Erfahrung mit der Programmiersprache Rust.
- Vertrautheit mit Gesundheits- oder biometrischen Datensystemen.
- Erfahrung mit Live-Datenströmen oder ähnlichen Echtzeitsystemen.
- Kenntnis der Prinzipien der Systemskalierbarkeit und verteilten Rechnens.
Senior Machine Learning Engineer Arbeitgeber: Sleepiz AG
Sleepiz ist ein hervorragender Arbeitgeber, der innovative Lösungen im Bereich der Gesundheitsüberwachung entwickelt. Mit einem starken Fokus auf Teamarbeit und interdisziplinäre Zusammenarbeit bietet Sleepiz nicht nur ein dynamisches Arbeitsumfeld, sondern auch zahlreiche Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung. Die Mitarbeiter profitieren von flexiblen Arbeitszeiten, einer offenen Unternehmenskultur und der Chance, an zukunftsweisenden Technologien zu arbeiten, die das Leben von Patienten und Gesundheitsdienstleistern verbessern.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Senior Machine Learning Engineer erhalten könnten
✨Tipp Nummer 1
Netzwerken ist der Schlüssel! Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit Fachleuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Lass uns gemeinsam nach Möglichkeiten suchen, um deine Fähigkeiten und Erfahrungen ins Rampenlicht zu rücken.
✨Tipp Nummer 2
Bereite dich auf technische Interviews vor! Übe das Lösen von Algorithmus-Problemen und sei bereit, deine Denkweise zu erklären. Wir können dir helfen, die besten Ressourcen zu finden, um dich optimal vorzubereiten.
✨Tipp Nummer 3
Zeige deine Projekte! Wenn du an spannenden Machine Learning Projekten gearbeitet hast, präsentiere sie in deinem Portfolio oder auf GitHub. Lass uns zusammenarbeiten, um deine Arbeiten ins beste Licht zu rücken.
✨Tipp Nummer 4
Bewirb dich direkt über unsere Website! Das gibt dir die beste Chance, gesehen zu werden. Wir freuen uns darauf, dich in unserem Team willkommen zu heißen und gemeinsam an innovativen Lösungen zu arbeiten.
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Senior Machine Learning Engineer mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Mach deine Bewerbung persönlich:Zeig uns, wer du bist! Verwende eine freundliche und authentische Sprache in deinem Anschreiben. Erzähl uns, warum du dich für die Position als Senior Machine Learning Engineer bei Sleepiz interessierst und was dich motiviert.
Betone deine relevanten Erfahrungen:Stell sicher, dass du deine Erfahrungen mit maschinellem Lernen und Optimierungstechniken klar hervorhebst. Wir wollen wissen, wie du Modelle trainiert und optimiert hast, also bring konkrete Beispiele aus deiner bisherigen Arbeit ein!
Sei präzise und strukturiert:Halte deine Bewerbung übersichtlich und gut strukturiert. Verwende klare Absätze und Aufzählungen, um deine Fähigkeiten und Erfahrungen zu präsentieren. So können wir schnell erkennen, dass du der richtige Kandidat für uns bist.
Bewirb dich über unsere Website:Vergiss nicht, dich direkt über unsere Website zu bewerben! Das macht es uns einfacher, deine Bewerbung zu finden und zu bearbeiten. Wir freuen uns darauf, von dir zu hören!
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Sleepiz AG vorbereitet
✨Verstehe die Grundlagen der Machine Learning
Mach dich mit den grundlegenden Prinzipien des Machine Learning vertraut. Sei bereit, über deine Erfahrungen mit der Optimierung von Modellen zu sprechen und wie du Techniken wie Pruning oder Quantisierung angewendet hast, um die Effizienz zu steigern.
✨Bereite dich auf technische Fragen vor
Erwarte technische Fragen zu Performance-kritischem Code und sei bereit, Beispiele aus deiner bisherigen Arbeit zu nennen. Überlege dir, wie du rechenintensive Operationen in Hochleistungsprogrammiersprachen wie Rust umgeschrieben hast.
✨Zeige deine Teamarbeit
Da die Zusammenarbeit mit Software-Ingenieuren und Datenwissenschaftlern wichtig ist, bereite Beispiele vor, die deine Fähigkeit zur interdisziplinären Zusammenarbeit zeigen. Erkläre, wie du in der Vergangenheit erfolgreich mit anderen Teams zusammengearbeitet hast.
✨Bleib auf dem neuesten Stand
Informiere dich über die neuesten Entwicklungen im Bereich der Machine Learning-Optimierung und High-Performance-Computing. Zeige dein Interesse an aktuellen Trends und wie du diese in deine Arbeit integrieren möchtest.
