Machine Learning Engineer (Data Engineering focus) (all)
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Machine Learning Engineer (Data Engineering focus) (all)

Luxemburg Vollzeit 43200 - 72000 € / Jahr (geschätzt) Home Office möglich (teilweise)
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Sonia

Auf einen Blick

  • Aufgaben: Entwickle und pflege hochwertige Datenpipelines für KI-gestützte Lösungen im Gesundheitswesen.
  • Arbeitgeber: Sonia, ein innovatives Unternehmen, das die Gesundheitsversorgung revolutioniert.
  • Mitarbeitervorteile: Flexible Arbeitszeiten, 30 Tage Urlaub, wettbewerbsfähiges Gehalt und ein kollaboratives Team.
  • Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft des Gesundheitswesens mit fortschrittlichen KI-Technologien.
  • Gewünschte Qualifikationen: Master-Abschluss in Informatik oder verwandten Bereichen und Erfahrung in ML Engineering.
  • Andere Informationen: Dynamisches Umfeld mit Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung.

Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 43200 - 72000 € pro Jahr.

Mit Sonia sind Ärzte erfolgreiche Ärzte. Wir erstellen und implementieren KI-gestützte Lösungen, die das Leben der Ärzte erleichtern, die Patientenversorgung verbessern und die Effizienz der Gesundheitssysteme steigern. Wenn Sie ein intrinsisch motivierter Selbststarter sind, der bedeutungsvolle Arbeit schätzt, schließen Sie sich uns an, um das Gesundheitswesen zu revolutionieren.

Wir suchen einen Machine Learning Engineer (Data Engineering Fokus), der unserem KI-Team beitritt, um die Zukunft des Gesundheitswesens voranzutreiben. Sie sind verantwortlich für die Architektur und Wartung der hochwertigen Datenpipelines, die für das Training und den Betrieb der Spracherkennungssysteme erforderlich sind, die täglich von Klinikern genutzt werden.

Diese Rolle kann in einem hybriden Setup von unseren Büros in Luxemburg oder Berlin oder remote von überall in Deutschland oder Luxemburg ausgeführt werden.

Das werden Sie besitzen:

  • Datenstrategie-Eigentum: Verantwortung für den gesamten Datenbeschaffungsprozess, einschließlich Qualitätskontrolle, Beschaffung und Einrichtung der Annotation.
  • Datensatz-Kuration: Sammlung und Kuratierung benutzerdefinierter Datensätze, einschließlich der Einrichtung der Annotation-Pipeline, Qualitätskontrolle und Durchführung von Ausrichtungs-/Segmentierungsverfahren.
  • Pipelines-Architektur: Aufbau und Wartung skalierbarer, robuster Datenvorverarbeitungs-Workflows und ETL-Pipelines.
  • Modellbewertung: Bewertung von hochmodernen Deep-Learning-Modellen anhand von Produktionsdatenqualitätsmetriken.
  • Forschung & Experimentation: Entwurf und Durchführung rigoroser Experimente zur Validierung neuer Modelle und datengestützter Methoden.
  • Lieferantenmanagement: Enge Zusammenarbeit mit externen Anbietern zur Koordination und Standardisierung der Datensammlungsbemühungen.
  • Bereichsübergreifende Zusammenarbeit: Enge Zusammenarbeit mit Produktmanagern, anderen ML-Ingenieuren und Entwicklern, um hochwertige Daten und Lösungen in die Produktion zu übersetzen.

Sie werden in dieser Rolle erfolgreich sein, wenn Sie Folgendes mitbringen:

  • Must Haves
  • Bildung: Master-Abschluss in Informatik, Ingenieurwesen oder einem verwandten technischen Bereich oder gleichwertige Berufserfahrung.
  • Erfahrung: Typischerweise 5-8+ Jahre Erfahrung im ML-Engineering oder verwandten Bereichen, mit starkem Fokus auf Datenengineering/ML-Datenpipelines.
  • Programmierung & ETL: Starke Programmierkenntnisse in Python und Erfahrung mit großangelegten ETL-Frameworks (Spark, Kafka) und SQL.
  • MLOps-Überwachung: Erfahrung mit MLOps-Überwachungstools (MLflow, W&B).
  • Analytische Fähigkeiten: Starke analytische Fähigkeiten und gute Kenntnisse statistischer Prinzipien.
  • Daten-Governance: Starkes Verständnis von Daten-Governance, Qualitätskontrolle und Datenschutzbestimmungen.
  • Nice to Have
  • Fachwissen: Kenntnisse in mehrsprachiger oder fachspezifischer Sprachmodellierung (medizinisch/rechtlich und andere spezialisierte Bereiche).
  • Skalierbarkeit: Erfahrung mit verteilten Trainingssystemen.
  • ML-Infrastruktur: Vertrautheit mit Docker und Kubernetes.
  • Sprachkenntnisse: Kenntnisse in Deutsch/Französisch/Italienisch sind von Vorteil.

Warum Sie es lieben werden, mit uns zu arbeiten:

  • Vollständige Verantwortung für wirkungsvolle ML-Datenpipelines in einer schnell wachsenden KI-Umgebung.
  • Ein kollaboratives Team, das Neugier, Lernen und pragmatische Problemlösung schätzt.
  • Flexible Arbeitsbedingungen (remote oder hybrid).
  • 30 Tage Jahresurlaub.
  • Wettbewerbsfähiges Gehalt je nach Erfahrung.
  • Die Möglichkeit, an Produkten zu arbeiten, die die Zukunft des Gesundheitswesens direkt gestalten.

Bereit zu bewerben? Wenn Sie leidenschaftlich daran interessiert sind, robuste Datenlösungen zu entwerfen und im Gesundheitswesen mit modernsten KI-Technologien einen Unterschied zu machen, würden wir uns freuen, von Ihnen zu hören!

Ich bin Margarita und werde Sie durch den Bewerbungsprozess begleiten.

Über uns: Bei Sonia bauen wir mehr als nur ein Produkt – wir bauen ein Team, das Ärzten mit der Kraft der KI zum Erfolg verhilft. Um die Zukunft des Gesundheitswesens zu gestalten, suchen wir Menschen, die schaffen, herausfordern und zusammenarbeiten wollen – und dabei Spaß haben.

Wir glauben, dass Teams gedeihen, wenn unterschiedliche Perspektiven zusammenkommen und auf ein gemeinsames Ziel hinarbeiten. Wir heißen jeden willkommen und respektieren ihn für das, was er ist, unabhängig von Herkunft, Geschlecht, Alter, Religion, Behinderung oder sexueller Identität. Wir freuen uns darauf, Menschen aus allen Hintergründen zu treffen, die ihre einzigartige Perspektive in unsere Mission einbringen möchten. Sind Sie dabei?

Machine Learning Engineer (Data Engineering focus) (all) Arbeitgeber: Sonia

Sonia ist ein hervorragender Arbeitgeber, der eine dynamische und kollaborative Arbeitsumgebung bietet, in der Teamarbeit und innovative Problemlösungen geschätzt werden. Mit flexiblen Arbeitsmodellen, 30 Tagen Urlaub im Jahr und der Möglichkeit, an bedeutenden Projekten im Gesundheitswesen zu arbeiten, fördert das Unternehmen das persönliche Wachstum und die berufliche Entwicklung seiner Mitarbeiter. Hier haben Sie die Chance, mit modernster KI-Technologie einen echten Unterschied im Leben von Ärzten und Patienten zu machen.
Sonia

Kontaktperson:

Sonia HR Team

StudySmarter Bewerbungstipps 🤫

So bekommst du den Job: Machine Learning Engineer (Data Engineering focus) (all)

Tipp Nummer 1

Sei proaktiv! Nutze LinkedIn, um mit Leuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Schicke ihnen eine Nachricht und stelle Fragen zu ihren Erfahrungen – das zeigt dein Interesse und kann dir wertvolle Einblicke geben.

Tipp Nummer 2

Mach dich sichtbar! Teile deine Projekte oder Ideen auf sozialen Medien oder in Fachforen. Das zeigt nicht nur dein Wissen, sondern zieht auch die Aufmerksamkeit von Recruitern auf dich.

Tipp Nummer 3

Bereite dich auf technische Interviews vor! Übe Coding-Challenges und mache dich mit den gängigen Fragen im Bereich Machine Learning vertraut. So kannst du selbstbewusst in die Gespräche gehen.

Tipp Nummer 4

Bewirb dich direkt über unsere Website! Das zeigt dein echtes Interesse an Sonia und gibt dir die Möglichkeit, dich von anderen Bewerbern abzuheben. Lass uns gemeinsam die Zukunft des Gesundheitswesens gestalten!

Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Machine Learning Engineer (Data Engineering focus) (all)

Datenstrategie
Datensatzkuratierung
Pipeline-Architektur
Modellbewertung
Forschung und Experimentation
Lieferantenmanagement
Kollaboration über Abteilungen hinweg
Programmierkenntnisse in Python
Erfahrung mit ETL-Frameworks (Spark, Kafka)
SQL-Kenntnisse
MLOps-Überwachung
Analytische Fähigkeiten
Kenntnisse in Datenverwaltung und Qualitätssicherung
Vertrautheit mit Docker und Kubernetes
Kenntnisse in mehrsprachiger oder domänenspezifischer Sprachmodellierung

Tipps für deine Bewerbung 🫡

Sei authentisch!: Wenn du deine Bewerbung schreibst, sei einfach du selbst. Zeig uns, wer du bist und was dich motiviert. Wir suchen nach Menschen, die leidenschaftlich sind und einen echten Beitrag leisten wollen.

Betone deine Erfahrungen: Erzähl uns von deinen bisherigen Projekten und Erfahrungen im Bereich Machine Learning und Data Engineering. Zeig uns, wie du mit Datenpipelines gearbeitet hast und welche Tools du beherrschst. Das hilft uns, deine Fähigkeiten besser einzuschätzen.

Mach es klar und strukturiert: Achte darauf, dass deine Bewerbung gut strukturiert ist. Verwende klare Absätze und Überschriften, damit wir schnell die wichtigsten Informationen finden können. Ein übersichtliches Layout macht einen guten Eindruck!

Bewirb dich über unsere Website: Wir empfehlen dir, dich direkt über unsere Website zu bewerben. So stellst du sicher, dass deine Bewerbung an die richtige Stelle gelangt und du alle notwendigen Informationen bereitstellst. Wir freuen uns auf deine Unterlagen!

Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Sonia vorbereitest

Verstehe die Rolle und das Unternehmen

Mach dich mit der Mission von Sonia vertraut und verstehe, wie deine Rolle als Machine Learning Engineer zur Verbesserung des Gesundheitswesens beiträgt. Informiere dich über aktuelle Projekte und Technologien, die sie verwenden, um einen Eindruck zu gewinnen, wie du dich einbringen kannst.

Bereite konkrete Beispiele vor

Denke an spezifische Projekte oder Erfahrungen, die deine Fähigkeiten in der Datenverarbeitung und im maschinellen Lernen demonstrieren. Sei bereit, über Herausforderungen zu sprechen, die du gemeistert hast, und wie du innovative Lösungen entwickelt hast, um Probleme zu lösen.

Technische Fähigkeiten betonen

Stelle sicher, dass du deine Programmierkenntnisse in Python sowie deine Erfahrung mit ETL-Frameworks wie Spark oder Kafka hervorhebst. Bereite dich darauf vor, technische Fragen zu beantworten und eventuell sogar praktische Aufgaben zu lösen, die deine Fähigkeiten testen.

Fragen stellen

Bereite einige durchdachte Fragen vor, die dein Interesse an der Position und dem Unternehmen zeigen. Frage nach den Herausforderungen, die das Team derzeit hat, oder nach den nächsten Schritten in der Entwicklung der KI-Lösungen. Das zeigt, dass du engagiert und proaktiv bist.

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