Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und optimiere unsere ML-Plattform fĂĽr skalierbare KI-Modelle.
- Arbeitgeber: Synthesia revolutioniert die Videoproduktion mit einer KI-gestĂĽtzten Plattform.
- Mitarbeitervorteile: Attraktive VergĂĽtung, hybrides Arbeiten, 25 Tage Urlaub und tolle Unternehmenskultur.
- Warum dieser Job: Werde Teil eines innovativen Teams, das die Zukunft der Kommunikation gestaltet.
- GewĂĽnschte Qualifikationen: Mindestens 5 Jahre Erfahrung in Computer Science, DevOps und ML Engineering.
- Andere Informationen: Möglichkeit zur Karriereentwicklung und Teilnahme an sozialen Events.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 54000 - 84000 € pro Jahr.
From your everyday PowerPoint presentations to Hollywood movies, AI will transform the way we create and consume content.
Today, people want to watch and listen, not read — both at home and at work. If you’re reading this and nodding, check out our brand video .
Despite the clear preference for video, communication and knowledge sharing in the business environment are still dominated by text, largely because high-quality video production remains complex and challenging to scale—until now….
Meet Synthesia
We\’re on a mission to make video easy for everyone. Born in an AI lab, our AI video communications platform simplifies the entire video production process, making it easy for everyone, regardless of skill level, to create, collaborate, and share high-quality videos. Whether it\’s for delivering essential training to employees and customers or marketing products and services, Synthesia enables large organizations to communicate and share knowledge through video quickly and efficiently. We’re trusted by leading brands such as Heineken, Zoom, Xerox, McDonald’s and more.
What will you be doing?
In this position, you will be joining the ML Platform Team to further develop our high-scale compute & data platform. Our team\’s goal is to super-charge the research teams to develop our AI models at scale as quickly and efficiently as possible. The team manages the entire cloud infrastructure and tooling that our researchers use to collect data & train the models at scale.
Who are you?
- Background in Computer Science, DevOps and ML Platform Engineering, with at least 5 years of industry experience
- You are well versed in the ways of Kubernetes, Cloud Native technologies and Infrastructure as Code.
- You have plenty of experience working with tooling from at least 1 major Cloud Provider (AWS, GCP, Azure)
- You have experience setting up infrastructure at scale for ML / Data Teams, including CI/CD, Data pipelines and Workflow orchestrators
- A big plus is experience in deploying large deep learning models in production, for example using Nvidia Triton.
- You have great coding skills in Python and you care about technical debt & documentation.
- You get a lot of energy from collaborating with Researchers / Data Scientists to improve their day-to-day work
- And most importantly..You have excellent verbal and written communication skills in English and you are passionate about what you do!
The good stuff…
- Attractive compensation (salary + stock options + bonus)
- Hybrid work setting with an office in London, Amsterdam, Zurich, Munich, or remote
- 25 days of annual leave + public holidays
- Work in a great company culture with the option to join regular planning and socials at our hubs
- A generous referral scheme when you know people that are amazing for us
- Strong opportunities for your career growth
#J-18808-Ljbffr
Sr. ML Platform Engineer - ML Ops Arbeitgeber: synthesia.io

Kontaktperson:
synthesia.io HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Sr. ML Platform Engineer - ML Ops
✨Tipp Nummer 1
Netzwerke sind entscheidend! Suche nach Veranstaltungen oder Meetups, die sich auf ML, DevOps oder Cloud-Technologien konzentrieren. Dort kannst du wertvolle Kontakte knüpfen und möglicherweise sogar Insider-Informationen über offene Stellen bei uns erhalten.
✨Tipp Nummer 2
Nutze LinkedIn aktiv, um dich mit Fachleuten aus der Branche zu vernetzen. Folge unserem Unternehmen und interagiere mit unseren Beiträgen, um deine Sichtbarkeit zu erhöhen und dein Interesse an der Position zu zeigen.
✨Tipp Nummer 3
Bereite dich darauf vor, technische Fragen zu beantworten, die sich auf Kubernetes, CI/CD und Cloud-Infrastruktur beziehen. Übe, wie du deine Erfahrungen in diesen Bereichen klar und prägnant kommunizieren kannst, um im Vorstellungsgespräch zu glänzen.
✨Tipp Nummer 4
Zeige deine Leidenschaft für ML und AI, indem du an Projekten arbeitest oder Beiträge zu Open-Source-Projekten leistest. Dies kann dir helfen, praktische Erfahrungen zu sammeln und deine Fähigkeiten zu demonstrieren, was uns beeindruckt.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Sr. ML Platform Engineer - ML Ops
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Verstehe die Unternehmensmission: Informiere dich über Synthesia und ihre Mission, Videoerstellung für alle zugänglich zu machen. Dies hilft dir, deine Motivation im Bewerbungsschreiben klar zu kommunizieren.
Betone relevante Erfahrungen: Hebe in deinem Lebenslauf und Anschreiben deine Erfahrungen mit Kubernetes, Cloud-Technologien und ML-Plattformen hervor. Zeige konkrete Beispiele, wie du Infrastruktur fĂĽr ML-Teams aufgebaut hast.
Technische Fähigkeiten hervorheben: Stelle sicher, dass du deine Programmierkenntnisse in Python und deine Erfahrungen mit CI/CD und Datenpipelines klar darstellst. Dies ist entscheidend für die Position als Sr. ML Platform Engineer.
Kommunikationsfähigkeiten betonen: Da die Rolle gute Kommunikationsfähigkeiten erfordert, solltest du in deinem Anschreiben darauf eingehen, wie du effektiv mit Forschern und Data Scientists zusammengearbeitet hast, um deren Arbeit zu verbessern.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei synthesia.io vorbereitest
✨Verstehe die Technologie
Mach dich mit den neuesten Entwicklungen in der KI und ML-Plattformtechnik vertraut. Sei bereit, ĂĽber Kubernetes, Cloud Native Technologien und Infrastructure as Code zu sprechen, da diese fĂĽr die Position entscheidend sind.
✨Bereite Beispiele vor
Denke an konkrete Beispiele aus deiner bisherigen Berufserfahrung, die deine Fähigkeiten in der Einrichtung von Infrastruktur für ML-Teams und CI/CD-Prozessen demonstrieren. Zeige, wie du Herausforderungen gemeistert hast.
✨Kommunikationsfähigkeiten betonen
Da die Rolle viel Zusammenarbeit mit Forschern und Data Scientists erfordert, solltest du deine Kommunikationsfähigkeiten hervorheben. Bereite dich darauf vor, zu erklären, wie du technische Konzepte einfach und klar vermitteln kannst.
✨Fragen stellen
Bereite einige durchdachte Fragen vor, die dein Interesse an der Rolle und dem Unternehmen zeigen. Frage nach den aktuellen Projekten des ML-Teams oder den Herausforderungen, denen sie gegenĂĽberstehen, um dein Engagement zu demonstrieren.