Auf einen Blick
- Aufgaben: Setze neueste NLP-Forschung in die Praxis um und entwickle effiziente ML-Systeme.
- Unternehmen: Innovatives Unternehmen in Hamburg mit einem dynamischen AI-Team.
- Vorteile: Attraktive Vergütung, flexible Arbeitszeiten und Unterstützung für deine berufliche Entwicklung.
- Weitere Informationen: Tolle Karrierechancen in einem kreativen und unterstützenden Umfeld.
- Warum dieser Job: Arbeite mit modernster Technologie und gestalte die Zukunft der KI aktiv mit.
- Qualifikationen: Master-Abschluss in Informatik und 3+ Jahre Erfahrung in ML-Engineering.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 55000 - 70000 € pro Jahr.
Wir suchen einen Machine Learning Engineer mit Forschungserfahrung, der unserem AI-Team beitritt. Sie werden die Lücke zwischen Forschung und Engineering schließen, indem Sie modernste NLP-Lösungen implementieren und bereitstellen und dabei hohe Ingenieurstandards aufrechterhalten.
Wichtig: Diese Position ist in unserem Hamburger Büro angesiedelt.
Aufgaben:
- Implementierung und Anpassung neuester Forschung im Bereich NLP für den Produktionsgebrauch
- Entwicklung und Bereitstellung effizienter RAG-Systeme und Feinabstimmungspipelines
- Entwurf und Durchführung von Experimenten zur Validierung neuer Ansätze
- Aufbau und Wartung von ML-Pipelines und Datenverarbeitungs-Workflows
- Beitrag zu MLOps-Praktiken und Infrastrukturverbesserungen
Anforderungen:
Erforderliche Qualifikationen:
- Master-Abschluss in Informatik, Ingenieurwesen oder einem verwandten technischen Bereich
- 3+ Jahre praktische Erfahrung im ML-Engineering
- Nachgewiesene Forschungserfahrung (Veröffentlichungen, Forschungsprojekte oder industrielle Forschung)
- Starke Programmierkenntnisse in Python und ML-Frameworks (PyTorch, JAX)
- Erfahrung mit neuesten transformerbasierten Architekturen
- Kenntnisse über ML-Bereitstellung und MLOps-Tools (Docker, MLflow, W&B, DVC)
Nice to Have:
- ASR-Erfahrung
- Erfahrung mit Reinforcement Learning
- Erfahrung mit multimodalen Modellen
- Kenntnisse über verteilte Trainingssysteme
- Open-Source-Beiträge
- Erfahrung in einem Start-up-ähnlichen Umfeld
- Deutschkenntnisse sind von Vorteil
Vorteile:
- Attraktive Vergütung, die Ihren Fähigkeiten entspricht
- Flexible Arbeitsbedingungen
- Berufliche Entwicklungskosten
Wenn Sie leidenschaftlich an Machine Learning interessiert sind und mit modernsten Technologien arbeiten möchten, würden wir uns freuen, von Ihnen zu hören!
Standort: Hamburg
Beschäftigungsart: Vollzeit
Machine Learning Engineer Hamburg, Germany (hybrid) Employee Data Scientist Arbeitgeber: Sonia
Sonia ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern nicht nur ein wettbewerbsfähiges Gehalt und 30 Tage Urlaub bietet, sondern auch eine hohe Flexibilität und flache Hierarchien, die Raum für Eigenverantwortung und kreative Ideen schaffen. In einem dynamischen und sinnstiftenden Umfeld hast du die Möglichkeit, aktiv zur Revolutionierung des Gesundheitswesens beizutragen und deine Karriere durch gezielte Entwicklungsmöglichkeiten voranzutreiben. Unser hybrider Standort in Berlin oder Luxemburg ermöglicht es dir, Arbeit und Leben optimal zu vereinen, während du Teil eines engagierten Teams wirst, das Vielfalt schätzt und unterschiedliche Perspektiven willkommen heißt.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Machine Learning Engineer Hamburg, Germany (hybrid) Employee Data Scientist erhalten könntest
✨Wende dich an die richtigen Communities
Schau dir Online-Communities und Foren an, die sich um Data Science drehen, wie Kaggle oder GitHub. Engagiere dich dort aktiv, teile deine Projekte und lerne von anderen – das wird dir helfen, nicht nur einen Fuß in die Tür zu bekommen, sondern auch wertvolle Kontakte zu knüpfen.
✨Präsentiere deine Daten-Projekte
Baue ein Portfolio auf, das deine besten Projekte zeigt. Nutze Plattformen wie GitHub oder eine persönliche Webseite, um deine Arbeiten zu veröffentlichen. Arbeitgeber im Data Science-Bereich schauen oft direkt auf praktische Erfahrungen, also zeig, was du drauf hast!
✨Nimm an Meetups und Hackathons teil
Besuche lokale Data Science-Meetups oder nehme an Hackathons teil. Diese Veranstaltungen sind nicht nur super, um dein Wissen zu erweitern, sondern auch Gold wert für Networking. Du lernst Fachkollegen kennen und kannst auf Lockere Art und Weise Eventualjobs ergattern.
✨Direkte Bewerbungen über unsere Seite
Vergiss nicht, direkt auf unserer Website nach Stellenangeboten bei Sonia zu schauen. Hier kannst du dich auf offene Datenwissenschaftsstellen bewerben und zeigst damit direktes Interesse, das viele Arbeitgeber schätzen!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Machine Learning Engineer Hamburg, Germany (hybrid) Employee Data Scientist mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Lass deine Daten sprechen!:In einem Bereich wie Data Science ist es entscheidend, dass du deine praktischen Fähigkeiten präsentierst. Wenn du an Projekten gearbeitet hast, die deine Analysefähigkeiten oder dein Wissen über Machine Learning demonstrieren, teile sie in deinem Lebenslauf oder füge einen Link zu deinem GitHub-Portfolio bei. Die Daten, die du analysiert hast, und die Tools, die du verwendest, sollten klar hervorgehoben werden.
Ergebnisse quantifizieren!:Unterstütze deine Erfahrung mit quantifizierbaren Ergebnissen. Zeige, wie du durch deine Analysen oder Modelle zur Entscheidungsfindung beigetragen hast oder wie deine Berechnungen den Rohdaten neue Erkenntnisse entlockt haben. Arbeitgeber in der Data Science sind oft an konkreten Verbesserungen und Effizienzsteigerungen interessiert!
Erläutere deine Lernbereitschaft!:Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, zeige in deinem Anschreiben, dass du bereit bist, zu lernen und dich weiterzuentwickeln. Sprich über deine Neugier für neue Technologien oder Methoden im Data Science Bereich. Vielleicht hast du auch Kurse besucht oder Zertifikate erworben, die deine Begeisterung zeigen!
Die richtige technische Sprache!:Achte darauf, dass deine Bewerbung alle relevanten technischen Begriffe enthält, die in der Data Science gebräuchlich sind. Nenne spezifische Programmier- und Analysetools wie Python, R oder SQL, die du beherrschst. Dies macht es für die Rekrutierer einfacher, schnell zu erkennen, dass du für die Rolle als Machine Learning Engineer Hamburg, Germany (hybrid) Employee Data Scientist bei Sonia gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Sonia vorbereitet
✨Bereite deine technischen Skills vor
In einem Vorstellungsgespräch für eine Data-Science-Position wird oft dein Wissen über Tools wie Python, R oder SQL getestet. Mach dich mit gängigen Algorithmen und deren Einsatzmöglichkeiten vertraut, denn technische Fragen können schnell kommen. Lass uns sicherstellen, dass du in diesen Bereichen glänzt!
✨Verschaffe dir einen Überblick über Projekte
Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, ist es wichtig, dass du konkrete Erfahrungen und Projekte vorweisen kannst. Wenn du bereits an Data-Science-Projekten gearbeitet hast, sei bereit, diese in der Tiefe zu erläutern und zu diskutieren, wie du die Probleme gelöst hast. Dein Portfolio kann hier einen echten Unterschied machen!
✨Vorbereitung auf case studies
In Data-Science-Interviews sind case studies und praktische Probleme häufig Teil des Gesprächs. Übe, wie du strukturiert und logisch an solche Aufgaben herangehst. Arbeitgeber möchten sehen, wie du Daten analysierst und Lösungen entwickelst – bring also deine analytischen Fähigkeiten mit!
✨Zeige deine Leidenschaft für Daten
Mehr denn je geht es bei einer Vollzeitstelle darum, dass du nicht nur die Skills hast, sondern auch wirklich für das Feld brennst. Teile Anekdoten oder Erfahrungen, die zeigen, wie du zur Datenwissenschaft gekommen bist und was dich fasziniert. Diese Begeisterung kann für Sonia entscheidend sein!
