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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und optimiere unsere ML-Plattform für skalierbare KI-Modelle.
- Arbeitgeber: Synthesia revolutioniert die Videoproduktion mit einer KI-gestützten Plattform.
- Mitarbeitervorteile: Attraktive Vergütung, hybrides Arbeiten, 25 Urlaubstage und tolle Unternehmenskultur.
- Warum dieser Job: Werde Teil eines innovativen Teams, das die Zukunft der Kommunikation gestaltet.
- Gewünschte 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.
Von alltäglichen PowerPoint-Präsentationen bis hin zu Hollywood-Filmen wird KI die Art und Weise, wie wir Inhalte erstellen und konsumieren, transformieren. Heute möchten die Menschen sehen und hören, nicht lesen – sowohl zu Hause als auch bei der Arbeit. Trotz der klaren Vorliebe für Videos wird die Kommunikation und Wissensweitergabe in der Geschäftswelt nach wie vor von Text dominiert, da die Produktion hochwertiger Videos komplex und schwer skalierbar bleibt – bis jetzt. Lernen Sie Synthesia kennen. Wir haben es uns zur Aufgabe gemacht, Video für alle einfach zu machen. Unsere KI-Video-Kommunikationsplattform vereinfacht den gesamten Videoproduktionsprozess, sodass jeder, unabhängig von seinen Fähigkeiten, hochwertige Videos erstellen, zusammenarbeiten und teilen kann. Ob für die Bereitstellung wichtiger Schulungen für Mitarbeiter und Kunden oder für das Marketing von Produkten und Dienstleistungen, ermöglicht Synthesia großen Organisationen, schnell und effizient über Video zu kommunizieren und Wissen zu teilen.
In dieser Position werden Sie dem ML Platform Team beitreten, um unsere hochskalierbare Compute- und Datenplattform weiterzuentwickeln. Das Ziel unseres Teams ist es, die Forschungsteams zu unterstützen, unsere KI-Modelle so schnell und effizient wie möglich zu entwickeln. Das Team verwaltet die gesamte Cloud-Infrastruktur und die Tools, die unsere Forscher verwenden, um Daten zu sammeln und die Modelle in großem Maßstab zu trainieren.
Wer sind Sie?
- Hintergrund in Informatik, DevOps und ML Platform Engineering mit mindestens 5 Jahren Branchenerfahrung
- Sie sind gut vertraut mit Kubernetes, Cloud Native-Technologien und Infrastructure as Code.
- Sie haben umfangreiche Erfahrung mit Tools von mindestens einem großen Cloud-Anbieter (AWS, GCP, Azure).
- Sie haben Erfahrung im Aufbau von Infrastrukturen in großem Maßstab für ML-/Daten-Teams, einschließlich CI/CD, Datenpipelines und Workflow-Orchestratoren.
- Ein großes Plus ist die Erfahrung im Einsatz großer Deep-Learning-Modelle in der Produktion, beispielsweise mit Nvidia Triton.
- Sie haben hervorragende Programmierkenntnisse in Python und kümmern sich um technische Schulden und Dokumentation.
- Sie schöpfen viel Energie aus der Zusammenarbeit mit Forschern/Datenwissenschaftlern, um deren tägliche Arbeit zu verbessern.
- Und am wichtigsten: Sie verfügen über ausgezeichnete mündliche und schriftliche Kommunikationsfähigkeiten in Englisch und sind leidenschaftlich bei dem, was Sie tun!
Die guten Dinge...
- Attraktive Vergütung (Gehalt + Aktienoptionen + Bonus)
- Hybrides Arbeitsumfeld mit einem Büro in London, Amsterdam, Zürich, München oder remote
- 25 Tage Jahresurlaub + Feiertage
- Arbeiten in einer großartigen Unternehmenskultur mit der Möglichkeit, regelmäßig an Planungen und sozialen Veranstaltungen in unseren Hubs teilzunehmen
- Ein großzügiges Empfehlungsprogramm, wenn Sie Menschen kennen, die für uns großartig sind
- Starke Möglichkeiten für Ihr Karrierewachstum
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
Nutze dein Netzwerk! Sprich mit Leuten, die bereits in der Branche oder sogar bei uns arbeiten. Oftmals können persönliche Empfehlungen den Unterschied machen und dir wertvolle Einblicke in die Unternehmenskultur und die Anforderungen der Position geben.
✨Tipp Nummer 2
Bereite dich auf technische Interviews vor, indem du deine Kenntnisse in Kubernetes, Cloud-Technologien und ML-Tools auffrischst. Praktische Übungen und das Lösen von Problemen in diesen Bereichen können dir helfen, im Interview zu glänzen.
✨Tipp Nummer 3
Zeige deine Leidenschaft für ML und AI! Teile Projekte oder Erfahrungen, die du in diesem Bereich gesammelt hast, sei es durch persönliche Projekte, Open-Source-Beiträge oder relevante Weiterbildungen. Das zeigt dein Engagement und deine Expertise.
✨Tipp Nummer 4
Informiere dich über unsere Produkte und Dienstleistungen. Wenn du während des Gesprächs spezifische Fragen oder Ideen zu unserer Plattform einbringst, zeigst du, dass du dich mit uns auseinandergesetzt hast und wirklich an der Position interessiert bist.
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 deren Mission, die Videoproduktion zu vereinfachen. Zeige in deiner Bewerbung, dass du die Vision des Unternehmens verstehst und wie deine Fähigkeiten dazu beitragen können.
Hebe relevante Erfahrungen hervor: Betone deine Erfahrungen im Bereich ML Platform Engineering, insbesondere mit Kubernetes, Cloud Native Technologien und CI/CD. Stelle sicher, dass du konkrete Beispiele aus deiner bisherigen Arbeit anführst, die deine Eignung für die Position unterstreichen.
Technische Fähigkeiten betonen: Liste deine Programmierkenntnisse in Python und deine Erfahrungen mit großen Cloud-Anbietern (AWS, GCP, Azure) auf. Zeige, wie du technische Schulden und Dokumentation in deinen Projekten angegangen bist.
Kommunikationsfähigkeiten darstellen: Da die Rolle gute Kommunikationsfähigkeiten erfordert, solltest du in deinem Anschreiben oder Lebenslauf Beispiele anführen, wie du erfolgreich mit Forschern und Data Scientists zusammengearbeitet hast, um deren Arbeitsabläufe zu verbessern.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei synthesia.io vorbereitest
✨Verstehe die Technologie
Mach dich mit den neuesten Trends in der KI und ML vertraut, insbesondere mit Kubernetes und Cloud Native Technologien. Zeige im Interview, dass du nicht nur die Theorie verstehst, sondern auch praktische Erfahrungen hast.
✨Bereite Beispiele vor
Sei bereit, konkrete Beispiele aus deiner bisherigen Berufserfahrung zu teilen, insbesondere wie du Infrastruktur für ML-Teams aufgebaut hast. Dies könnte CI/CD-Pipelines oder Datenpipelines umfassen, die du erfolgreich implementiert 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 zeigen, dass du an der Unternehmenskultur und den Projekten interessiert bist. Fragen zu den Herausforderungen, die das Team derzeit hat, oder zu den zukünftigen Zielen können einen positiven Eindruck hinterlassen.
