Applied Machine Learning Engineer, Industry Solutions

Applied Machine Learning Engineer, Industry Solutions

Vollzeit 63000 - 77000 € / Jahr (geschätzt) Homeoffice (teilweise)
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Auf einen Blick

  • Aufgaben: Entwickle innovative ML-Lösungen für Industrieanwendungen und arbeite an spannenden Projekten.
  • Unternehmen: Terra Quantum, ein führendes Unternehmen im Bereich Quanten-Technologien.
  • Vorteile: Flexibles Arbeiten, wettbewerbsfähiges Gehalt und persönliche Entwicklungsmöglichkeiten.
  • Weitere Informationen: Dynamisches Team mit einer Kultur der Kreativität und des Vertrauens.
  • Warum dieser Job: Sei Teil der Quantenrevolution und gestalte die Zukunft mit modernster Technologie.
  • Qualifikationen: Master-Abschluss in relevanten Bereichen und praktische Erfahrung in klassischem maschinellen Lernen.

Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 63000 - 77000 € pro Jahr.

The Role

The Applied Machine Learning Engineer will be a member of Terra Quantum’s AI Applied Research team.

This team builds and delivers end-to-end machine learning solutions for industrial clients across time series forecasting, optimisation, computer vision, natural language processing, and generative AI.

The Engineer will own the classical machine learning craftsmanship that makes those solutions work, from data exploration and feature engineering through to model selection, hyperparameter optimisation, training pipelines, evaluation, and client delivery.

A subset of the models built by the team incorporate a quantum layer; the Engineer is expected to treat that layer as one architectural component of an otherwise classical pipeline, and to apply the full toolkit of classical ML methods (including tree-based methods, boosting, deep learning, and classical optimisation) to make hybrid solutions perform reliably on real industrial data.

The Applied Machine Learning Engineer plays a role in driving excellence within their team.

They are not only detail-oriented but also possess a remarkable capacity for enthusiasm.

By demonstrating commitment and passion for the mission, they inspire their team members to contribute to making quantum technologies widely accessible and to effect positive change globally.

The Responsibilities

The Applied Machine Learning Engineer should expect to work in one and supporting in the other areas of the following AI Applied Research Team activities.

  • Building and delivering industry machine learning solutions
  • Designing end-to-end ML pipelines for client problems in time series, routing and planning, Gen AI, natural language processing, computer vision, and predictive modelling
  • Choosing the right classical method for the problem (gradient-boosted trees such as XGBoost or Light GBM, random forests, deep neural networks, kernel methods, classical optimisers) based on data characteristics, not framework preference
  • Treating the quantum layer (when present) as a constrained component of the model and using classical ML tradecraft (feature engineering, regularisation, training schedules, hyperparameter sweeps) to make the hybrid pipeline work
  • Classical machine learning craftsmanship in service of hybrid models
  • Doing the unsexy parts of an ML pipeline well: data cleaning, leakage protection, cross-validation design, baseline construction, statistical significance testing
  • Designing feature representations that align with the quantum component when one is present, including Fourier-spectrum features and other quantum-aware encodings that classical models can also consume
  • Profiling and improving training stability when gradients are noisy or non-standard, in cooperation with the quantum research team
  • Contributing to our internal ML libraries and SDK so that future client engagements can re-use what one engagement built
  • Supporting research and applied product development
  • Translating proposed quantum machine learning algorithms and ansätze from the research team into testable implementations within classical ML pipelines
  • Helping evaluate where and why a quantum layer adds measurable benefit on applied tasks, and, just as importantly, where it does not
  • The Requirements

The Applied Machine Learning Engineer is expected to have several qualifications depending on the area of activity.

  • Completed a Master’s degree in computer science, applied mathematics, data science, statistics, engineering, physics, or equivalent subject
  • Hands-on experience with classical machine learning through coursework, an industrial internship, a research project, or a first junior role, and a clear interest in continuing in applied ML
  • Strong command of Python, the standard data science stack (Num Py, pandas, scikit-learn), and at least one deep learning framework (Py Torch or Tensor Flow)
  • Comfort across the classical ML toolkit beyond deep learning, including tree-based methods (XGBoost, Light GBM, random forests), gradient boosting, and kernel methods, with good judgement about which method fits which problem
  • Experience designing rigorous experiments (cross-validation, baseline construction, statistical testing, hold-out evaluation) and reporting the results honestly with appropriate uncertainty
  • Software engineering fundamentals: version control with Git, testing, reproducible environments, configuration-driven experiments
  • Curiosity about quantum computing and a willingness to pick up the necessary quantum concepts on the job.

Formal quantum education is not required, and experience with frameworks such as Penny Lane, Qiskit or Cirq is a plus rather than a requirement

  • Familiarity with at least one applied ML vertical such as time series forecasting, NLP, computer vision, or industrial optimisation is a plus
  • Goal-oriented and analytical, with the ability to work independently and as part of an interdisciplinary team
  • Proficiency in written and spoken English
  • Applicants must have the legal right to live and work in the European Union or Switzerland. Unfortunately, we are unable to offer visa sponsorship for this role.
  • The Rewards

We are an international team of quantum technology experts and dedicated business creatives that are working to bring quantum-enabled solutions to the global market.

Our brilliant team members enjoy a high degree of freedom working remotely or joining one of our office spaces.

We have a vibrant, enthusiastic, passionate and creative culture driven by trust, excellence and continuous improvement.

If you join the Terra Quantum team, you can expect

  • An opportunity to work with some of the brightest minds in the pioneering field of Quantum Technologies as well as an experienced and progressive Leadership team
  • Gain knowledge of some of the most cutting-edge technology developments in science & engineering
  • A chance to be part of one of Europe’s leading technology firms of the upcoming decades
  • Welcoming, friendly, and professional colleagues
  • A personal development plan with clear goals for advancement
  • A competitive salary
  • Flexible working arrangements
  • A diverse and supportive atmosphere, where innovation and initiative are encouraged
  • Company description

Quantum technologies have the potential to solve some of the world’s biggest challenges.

There have been great advances in all areas of quantum technologies, and new fields of application are opened up every day.

Hybrid computer systems that combine classic high-performance computing with quantum computers are already being used to develop solutions in sectors such as logistics, healthcare, finance, energy, automotive and aerospace.

Quantum mechanical predictions are also used to obtain unprecedented precision in measurements, generate unbreakable codes, and form the basis of impenetrable communication networks.

All these developments are happening right now, and they are happening at Terra Quantum.

At Terra Quantum we are building the world’s leading Quantum Technology company.

We offer customers world-class quantum technology expertise organized as “quantum-as-a-service”: hybrid quantum algorithms, quantum compute and quantum enabled security solutions.

Through the proprietary quantum cloud, customers have access to a unique technology platform which provides a toolset to solve real-world challenges in the realms of machine learning, optimization and simulation, today.

In 2022, the company closed its Series A financing round with a $75m fundraise.

Quantum physics has, in some respects, parallels to the machine language of our computers-the zeros and ones into which our keyboard or touchscreen instructions are translated for execution in the computer-only on a larger scale: it is the machine language of the universe.

The second quantum revolution is based on the control of individual quantum systems, such as individual atoms.

We use quantum computers to solve currently unsolvable problems, simulate molecules and their interactions, find drugs for diseases that are not yet curable, find new materials, or make artificial intelligence stronger.

Quantum is now.

Terra Quantum is a future-focused quantum services and technology company working on making the second quantum revolution a reality.

Terra Quantum’s activities span all areas, markets, and industries globally.

  • Our purpose is to pioneer quantum technologies to change the world for good,
  • Our vision is to lead the quantum revolution and be the trailblazer in technology solutions, shaping a better future for humankind to thrive in, and
  • Our mission is to unleash the power of quantum tech to deliver meaningful solutions today

Terra Quantum is an equal opportunities employer, committed to diversity, inclusion and employee well-being.

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Applied Machine Learning Engineer, Industry Solutions Arbeitgeber: Terra Quantum

Terra Quantum ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern die Möglichkeit bietet, in einem dynamischen und innovativen Umfeld zu arbeiten, das sich auf die bahnbrechenden Technologien der Quantenmechanik konzentriert. Mit flexiblen Arbeitszeiten, einem persönlichen Entwicklungsplan und einer unterstützenden Teamkultur fördert das Unternehmen Kreativität und Zusammenarbeit, während es gleichzeitig eine wettbewerbsfähige Vergütung und die Chance bietet, mit einigen der klügsten Köpfe der Branche zusammenzuarbeiten. Die Büros in München und Potsdam bieten eine inspirierende Umgebung, in der Mitarbeiter ihre Fähigkeiten weiterentwickeln und an bedeutungsvollen Projekten arbeiten können.

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Kontaktdaten:

Terra Quantum Recruiting-Team

StudySmarter Expertenrat🤫

Wir sind der Meinung, dass du so Applied Machine Learning Engineer, Industry Solutions 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 Terra Quantum 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 Applied Machine Learning Engineer, Industry Solutions mit Bravour zu bestehen

Python
SQL
Communication Skills
Data Engineering
Problem-Solving Skills
Data Pipeline Development
API Integration

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 Applied Machine Learning Engineer, Industry Solutions bei Terra Quantum gut geeignet bist.

Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Terra Quantum 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 Terra Quantum entscheidend sein!