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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und optimiere Machine Learning Pipelines in einem interdisziplinären Team.
- Arbeitgeber: Ein innovatives, inhabergeführtes Unternehmen in München mit flachen Hierarchien.
- Mitarbeitervorteile: Flexible Arbeitszeiten, Home-Office, attraktive Vergütung und Entwicklungsmöglichkeiten.
- Warum dieser Job: Gestalte spannende Projekte und bringe deine Ideen in einem dynamischen Team ein.
- Gewünschte Qualifikationen: Abgeschlossenes MINT-Studium, 3 Jahre Erfahrung oder Promotion im MINT-Bereich.
- Andere Informationen: Regelmäßige Präsenz im Büro wird geschätzt, trotz Homeoffice-Möglichkeiten.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 43200 - 84000 € pro Jahr.
Spannende und technologisch sehr anspruchsvolle Projekte, unterschiedliche Industrien in einem inhabergeführten, mittelständischen Münchner Unternehmen. Flache Hierarchien, eine angenehme Arbeitsatmosphäre, geprägt von Teamwork und getreu dem Motto "Work, learn & grow".
Tätigkeiten:
- Mit Methoden der Mathematik, Informatik und Statistik gewinnst Du Informationen aus großen Datenmengen, die für Steadforce und unsere Kunden von Vorteil sein können.
- Du arbeitest in einem interdisziplinären Team mit Experten an der Entwicklung, Optimierung und Operationalisierung unserer Machine Learning Pipelines.
- Du konzipierst und entwickelst End-to-End Data Science bzw. KI Lösungen für unsere Kunden aus verschiedenen Branchen.
- Als Machine Learning Engineer nimmst Du aktiv an der Planung und Entwicklung von Forschungsprototypen teil und führst das Projekt in die Operationalisierung.
- Du entwickelst Clean Code und automatisierst Projekte mit CI/CD.
Anforderungen:
- Du hast ein abgeschlossenes Studium in einem MINT Fach.
- Du bringst mind. 3 Jahre Berufserfahrung mit oder hast im MINT Bereich promoviert.
- Du bringst gute Kenntnisse über verschiedene Machine Learning Verfahren mit.
- Du hast Erfahrungen in der Aufbereitung und Exploration von Daten sowie in der Konzeption und Implementierung von Daten Pipelines.
- Gute Kenntnisse des Python Data Science Stack zählen zu Deinem technologischen Portfolio.
- Du bist vertraut mit Modeltracking sowie der Entwicklung von APIs.
- Du hast Erfahrungen mit Container Lösungen wie Docker und k8s.
- Erfahrungen in der Softwareentwicklung sowie mit Cloud Technologien (AWS, GCP oder Azure) sind von großem Vorteil.
- Du besitzt fließende Deutsch- und sehr gute Englischkenntnisse.
- Trotz der Möglichkeit aus dem Homeoffice zu arbeiten, bist Du gerne regelmäßig vor Ort.
Team:
Dich erwartet ein kollegiales und dynamisches Umfeld, in das Du Dich vom ersten Tag aktiv einbringen und eigene Ideen in einem motivierten Team umsetzen kannst. Wir wertschätzen Deine Leistung u.a. mit einer attraktiven Vergütung, flexiblen Arbeitszeiten und Teilzeitmodellen, Home-Office, Entwicklungsmöglichkeiten und Freiraum für Deine Persönlichkeit.
Bewerbungsprozess:
- 1. Erstgespräch per Teams mit HR und Fachbereich; fachliche Eignung wird eingeschätzt
- 2. Zweitgespräch gerne vor Ort (je nach Präferenz des Kandidaten) mit HR und Fachbereich inkl. Use Case Diskussion
- 3. Angebot
Senior Machine Learning Engineer (m/w/d) Arbeitgeber: Steadforce GmbH
Kontaktperson:
Steadforce GmbH HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Senior Machine Learning Engineer (m/w/d)
✨Tip Nummer 1
Nutze dein Netzwerk! Sprich mit ehemaligen Kollegen oder Kommilitonen, die bereits in der Branche arbeiten. Sie können dir wertvolle Einblicke geben und möglicherweise sogar eine Empfehlung aussprechen.
✨Tip Nummer 2
Bereite dich auf technische Interviews vor, indem du häufige Machine Learning Konzepte und Algorithmen durchgehst. Sei bereit, deine Erfahrungen mit Datenpipelines und CI/CD-Prozessen zu erläutern.
✨Tip Nummer 3
Zeige deine Leidenschaft für Machine Learning, indem du an Projekten arbeitest, die du in deinem Portfolio präsentieren kannst. Dies könnte ein persönliches Projekt oder ein Beitrag zu Open-Source-Projekten sein.
✨Tip Nummer 4
Informiere dich über die neuesten Trends und Technologien im Bereich Machine Learning. Zeige in Gesprächen, dass du auf dem Laufenden bist und bereit bist, neue Technologien zu lernen und anzuwenden.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Senior Machine Learning Engineer (m/w/d)
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Verstehe die Anforderungen: Lies die Stellenbeschreibung sorgfältig durch und achte auf die geforderten Qualifikationen und Erfahrungen. Stelle sicher, dass du alle relevanten Punkte in deiner Bewerbung ansprichst.
Individualisiere deinen Lebenslauf: Passe deinen Lebenslauf an die spezifischen Anforderungen der Stelle an. Hebe relevante Erfahrungen im Bereich Machine Learning, Datenanalyse und Softwareentwicklung hervor.
Motivationsschreiben verfassen: Schreibe ein überzeugendes Motivationsschreiben, in dem du erklärst, warum du für die Position geeignet bist und was dich an der Arbeit bei diesem Unternehmen reizt. Betone deine Teamfähigkeit und deine Bereitschaft, in einem dynamischen Umfeld zu arbeiten.
Prüfe deine Unterlagen: Bevor du deine Bewerbung abschickst, überprüfe alle Dokumente auf Vollständigkeit und Fehler. Achte darauf, dass dein Deutsch und Englisch fehlerfrei sind, da dies für die Position wichtig ist.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Steadforce GmbH vorbereitest
✨Verstehe die Unternehmenswerte
Informiere dich über die Werte und die Unternehmenskultur des Unternehmens. Da es sich um ein inhabergeführtes Unternehmen handelt, ist Teamarbeit und ein kollegiales Umfeld wichtig. Zeige in deinem Interview, dass du diese Werte teilst und bereit bist, aktiv zum Team beizutragen.
✨Bereite dich auf technische Fragen vor
Da die Position einen starken Fokus auf Machine Learning und Datenpipelines hat, solltest du dich auf technische Fragen vorbereiten. Sei bereit, deine Kenntnisse über verschiedene Machine Learning Verfahren und den Python Data Science Stack zu demonstrieren. Praktische Beispiele aus deiner bisherigen Arbeit können hier sehr hilfreich sein.
✨Präsentiere deine Projekte
Bereite eine kurze Präsentation oder einen Überblick über relevante Projekte vor, an denen du gearbeitet hast. Betone dabei deine Rolle, die verwendeten Technologien und die Ergebnisse. Dies zeigt nicht nur deine Erfahrung, sondern auch deine Fähigkeit, komplexe Themen verständlich zu kommunizieren.
✨Fragen stellen
Nutze die Gelegenheit, um Fragen zu stellen. Frage nach den aktuellen Projekten, den Herausforderungen im Team oder den Technologien, die verwendet werden. Dies zeigt dein Interesse an der Position und hilft dir, mehr über das Unternehmen und die Erwartungen zu erfahren.
