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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Tackle exciting ML and data engineering challenges while developing innovative solutions.
- Arbeitgeber: Join a dynamic team in Rotkreuz, Switzerland, focused on cutting-edge technology.
- Mitarbeitervorteile: Enjoy a collaborative work environment with opportunities for continuous learning and growth.
- Warum dieser Job: Make an impact by improving LLM agents and enhancing data processing pipelines.
- Gewünschte Qualifikationen: Master's or PhD in relevant fields with at least one year of industry experience required.
- Andere Informationen: Fluent communication in German and English is essential; embrace a fast-paced project environment.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 43200 - 72000 € pro Jahr.
Description:
Der perfekte Kandidat verfügt über einen Master oder Doktortitel in Informatik, Datenwissenschaft, Statistik, Linguistik oder vergleichbare Erfahrung und mindestens ein Jahr Branchenerfahrung im Bereich maschinelles Lernen. Der ideale Kandidat sollte über Kenntnisse in ML und Technik verfügen und die Fähigkeit zur selbstorganisierten Forschung unter Beweis gestellt haben. Kenntnisse in der Sensorproduktion und Verfahrenstechnik sind nicht erforderlich, aber Interesse wäre sehr willkommen. Darüber hinaus suchen wir jemanden mit guten Kommunikationsfähigkeiten, der in der Lage ist, technische Konzepte sowohl einem technischen als auch einem nicht-technischen Publikum effektiv zu vermitteln und fließend Deutsch und Englisch zu sprechen.
Hauptaufgaben:
- Lösung zentraler ML- und Data-Engineering-Herausforderungen, Modellimplementierung und relevante Backend-/Frontend-Entwicklung sowie Modellbewertung und Feinabstimmung.
- Entwicklung von Methoden für die semantische Interpretation und automatische Redundanzbeseitigung von proprietären Dokumenten.
- Entwicklung von Experimenten, um unser Verständnis für eine gute Wissensbasis für LLM-Agenten zu verbessern.
- Aufbau von Pipelines, die Datenerfassung, Dokumentenvorbereitung und -vorverarbeitung, RAG-Implementierung und LLM-Bewertung für verschiedene interne Anwendungen und Anwendungsfälle umfassen.
- Benchmarking und Bewertung von Optimierungstechniken, um Effizienz und Leistung zu gewährleisten.
- Vertrautmachen mit verschiedenen Dokumentenquellen und -formaten.
- Messen und analysieren der Leistung der Pipelines und liefern datengestützte Erkenntnisse für Verbesserungen.
- Enge Zusammenarbeit mit funktionsübergreifenden Teams und klare Kommunikation der Ergebnisse an die wichtigsten Stakeholder im gesamten FEI-Betrieb, um die Zuverlässigkeit der Produkte und den Projekterfolg sicherzustellen.
Notwendige Voraussetzungen:
- MS/PhD in Informatik, Datenwissenschaft, Statistik, (Computer-)Linguistik oder verwandten Bereichen.
- Mindestens ein Jahr Branchenerfahrung im maschinellen Lernen oder in verwandten Bereichen.
- Nachgewiesene technische Fähigkeiten bei der Anwendung und Bewertung von Modellen des maschinellen Lernens in Produktionsumgebungen oder in der ML/LLM-Forschung.
- Gute Programmierkenntnisse in Python und Deep-Learning-Frameworks wie PyTorch, Tensorflow, JAX.
- Eine dynamische und belastbare Person, die offen ist für die Arbeit in einer sich entwickelnden Projektumgebung, die Initiative ergreift, um das Projekt zu gestalten, und die kontinuierlich lernt und sich an neue Herausforderungen und Möglichkeiten anpasst.
- Gute Kommunikationsfähigkeiten, mit der Fähigkeit, technische Konzepte sowohl einem technischen als auch einem nicht-technischen Publikum effektiv zu vermitteln.
- Fließend in Deutsch und Englisch.
Job Title: Junior Machine Learning Engineer / Data Scientist
Location: Rotkreuz, Switzerland
Job Type: Contract
#J-18808-Ljbffr
Junior Machine Learning Engineer / Data Scientist Arbeitgeber: Talentify
Kontaktperson:
Talentify HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Junior Machine Learning Engineer / Data Scientist
✨Tip Nummer 1
Nutze Networking-Plattformen wie LinkedIn, um mit Fachleuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Suche nach Gruppen oder Foren, die sich auf maschinelles Lernen und Datenwissenschaft konzentrieren, und beteilige dich aktiv an Diskussionen.
✨Tip Nummer 2
Erstelle ein Portfolio, das deine Projekte im Bereich maschinelles Lernen zeigt. Zeige konkrete Beispiele für Modelle, die du implementiert hast, und erkläre die Herausforderungen, die du dabei gemeistert hast.
✨Tip Nummer 3
Bereite dich auf technische Interviews vor, indem du häufige Fragen zu ML-Algorithmen und deren Implementierung übst. Sei bereit, deine Denkweise und Problemlösungsansätze klar zu kommunizieren.
✨Tip Nummer 4
Informiere dich über aktuelle Trends und Technologien im Bereich maschinelles Lernen. Zeige dein Interesse an neuen Entwicklungen und wie sie in die Arbeit bei StudySmarter integriert werden könnten.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Junior Machine Learning Engineer / Data Scientist
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.
Hebe deine technischen Fähigkeiten hervor: Betone deine Kenntnisse in Python und Deep-Learning-Frameworks wie PyTorch oder TensorFlow. Zeige konkrete Beispiele, wie du diese Technologien in der Vergangenheit angewendet hast.
Kommunikationsfähigkeiten betonen: Da gute Kommunikationsfähigkeiten gefordert sind, solltest du in deinem Anschreiben oder Lebenslauf Beispiele anführen, wie du technische Konzepte erfolgreich an unterschiedliche Zielgruppen vermittelt hast.
Motivationsschreiben: Verfasse ein überzeugendes Motivationsschreiben, in dem du deine Leidenschaft für maschinelles Lernen und Datenwissenschaft darlegst. Erkläre, warum du bei diesem Unternehmen arbeiten möchtest und wie du zur Weiterentwicklung des Teams beitragen kannst.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Talentify vorbereitest
✨Zeige deine technischen Fähigkeiten
Bereite dich darauf vor, deine Kenntnisse in maschinellem Lernen und Programmierung zu demonstrieren. Sei bereit, spezifische Projekte oder Erfahrungen zu besprechen, bei denen du ML-Modelle implementiert oder bewertet hast.
✨Kommunikation ist der Schlüssel
Da gute Kommunikationsfähigkeiten gefordert sind, übe, technische Konzepte einfach und klar zu erklären. Denke daran, dass du möglicherweise mit einem nicht-technischen Publikum sprichst, also halte es verständlich.
✨Interesse an neuen Technologien zeigen
Obwohl Kenntnisse in Sensorproduktion und Verfahrenstechnik nicht erforderlich sind, kann ein Interesse an diesen Themen einen positiven Eindruck hinterlassen. Zeige, dass du bereit bist, dich in neue Bereiche einzuarbeiten.
✨Fragen vorbereiten
Bereite einige Fragen vor, die du dem Interviewer stellen kannst. Dies zeigt dein Interesse an der Position und hilft dir, mehr über die Unternehmenskultur und die Teamdynamik zu erfahren.
