Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle skalierbare Backend-Systeme für eine Medienintelligenz-Plattform und integriere KI-Modelle.
- Unternehmen: Tether Operations Limited, ein innovatives Unternehmen in der Medienbranche.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, flexible Arbeitszeiten, Weiterbildungsmöglichkeiten und ein kreatives Arbeitsumfeld.
- Weitere Informationen: Dynamisches Team mit großartigen Entwicklungsmöglichkeiten und Mentoring.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Medienanalyse mit modernster Technologie und KI.
- Qualifikationen: 5-7 Jahre Erfahrung in Backend-Engineering und KI-Integration erforderlich.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Standort: TN Schweiz · Kanton Luzern, Schweiz
Arbeitgeber: Tether Operations Limited
Über die Stelle
Wir entwickeln eine hochgradig skalierbare Medienintelligenzplattform, die große Mengen an Multimedia-Inhalten aus Text, Bild, Video und Audio verarbeitet, analysiert und strukturiert. Als Senior Applied ML Engineer werden Sie die Kern-Backend-Systeme entwerfen und aufbauen, die die Medienaufnahme, Verarbeitungsabläufe, Metadatengenerierung, KI-basierte Analyse, semantische Suche und Abruf über große Mediatheken antreiben.
Verantwortlichkeiten
- Backend-Architektur & Systemverantwortung: Entwerfen, Bauen und Betreiben skalierbarer Backend-Dienste für eine Medienintelligenzplattform mit Fokus auf saubere, wartbare und produktionsbereite Systeme. Verantworten Sie kritische Backend-Komponenten von der Systemgestaltung über API-Verträge bis hin zu Implementierung, Bereitstellung, Überwachung und Iteration.
- AI/ML-Integration & Modell-Workflows: Führen Sie die Entwicklung und Optimierung von Metadatenextraktion, Inhaltsanalyse, Szenenerkennung, Transkription, Einbettungsgenerierung und multimodalen KI-Inferenz-Workflows an.
- Infrastruktur, Zuverlässigkeit & Beobachtbarkeit: Bereitstellen und Betreiben von Systemen auf AWS, GCP, Azure oder ähnlichen Cloud-Plattformen, einschließlich Compute, Storage, Networking, Queues, Modellbereitstellungsinfrastruktur und Überwachungssystemen.
- Zusammenarbeit & Ingenieurführung: Zusammenarbeit mit Produkt-, Design-, Daten- und ML-Teams zur Bereitstellung medienreicher, KI-gesteuerter Produktmerkmale. Mentoring von Junior- und Mid-Level-Ingenieuren, Unterstützung bei der technischen Planung, Überprüfung von Designs und Verbesserung der Ingenieursqualität im Team.
Bildung & Erfahrung
- 5-7+ Jahre Erfahrung in der Backend-Entwicklung, idealerweise im Aufbau skalierbarer verteilter Systeme, Medienplattformen, Datenpipelines oder hochdurchsatzfähiger Backend-Dienste.
- 3+ Jahre Erfahrung in der Integration von AI/ML-Inferenzsystemen in Backend-Workflows.
Technische Fähigkeiten
- Starke Expertise in Python und/oder Node.js mit tiefem Verständnis für den Aufbau skalierbarer RESTful APIs und Backend-Architekturen.
- Erfahrung mit SQL/NoSQL-Datenbanken, Schema-Design und Datenmodellierung.
- Erfahrung in der Bereitstellung von Produktionssystemen auf AWS, GCP oder ähnlichen Cloud-Plattformen.
Machine Learning Systems Engineer Arbeitgeber: Tether Operations Limited
Tether Operations Limited ist ein hervorragender Arbeitgeber, der in der malerischen Umgebung des Kantons Luzern in der Schweiz ansässig ist. Wir bieten eine dynamische Arbeitskultur, die Innovation und Zusammenarbeit fördert, sowie umfangreiche Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung in einem zukunftsorientierten Bereich der Medienintelligenz. Unsere Mitarbeiter profitieren von flexiblen Arbeitszeiten, einer unterstützenden Teamatmosphäre und der Chance, an spannenden Projekten zu arbeiten, die die Grenzen der KI-Technologie erweitern.
Kontaktdaten:
Tether Operations Limited Recruiting-Team
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Machine Learning Systems Engineer erhalten könnten
✨Netzwerken ist der Schlüssel
Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit Fachleuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Lass uns gemeinsam nach Events oder Meetups suchen, wo du Gleichgesinnte treffen und dein Netzwerk erweitern kannst.
✨Sei proaktiv bei der Kontaktaufnahme
Wenn du eine interessante Stelle siehst, zögere nicht, direkt die Ansprechpartner zu kontaktieren. Frag nach mehr Informationen oder zeig dein Interesse an der Position – das kann einen großen Unterschied machen!
✨Bereite dich auf technische Interviews vor
Mach dich mit typischen Fragen und Aufgaben für Machine Learning Systems Engineers vertraut. Lass uns gemeinsam Übungsprojekte durchgehen, um deine Fähigkeiten zu demonstrieren und Selbstvertrauen aufzubauen.
✨Bewirb dich über unsere Website
Vergiss nicht, dich direkt über unsere Website zu bewerben! Das zeigt dein Engagement und gibt dir die beste Chance, im Auswahlprozess gesehen zu werden.
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Machine Learning Systems Engineer mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Sei du selbst!:Wenn du deine Bewerbung schreibst, sei authentisch und zeig uns, wer du wirklich bist. Wir suchen nach Menschen, die nicht nur die richtigen Fähigkeiten haben, sondern auch gut ins Team passen.
Mach es klar und präzise:Halte deine Bewerbung übersichtlich und auf den Punkt. Verwende klare Sprache und vermeide unnötigen Jargon. So können wir schnell erkennen, dass du der richtige Kandidat für die Stelle bist.
Betone relevante Erfahrungen:Stelle sicher, dass du deine Erfahrungen und Fähigkeiten hervorhebst, die direkt mit der Stelle zu tun haben. Zeig uns, wie du in der Vergangenheit ähnliche Herausforderungen gemeistert hast und was du dabei gelernt hast.
Bewirb dich über unsere Website:Wir empfehlen dir, dich direkt über unsere Website zu bewerben. So stellst du sicher, dass deine Bewerbung an die richtige Stelle gelangt und du alle notwendigen Informationen bereitstellst.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Tether Operations Limited vorbereitet
✨Verstehe die Technologie
Mach dich mit den Technologien und Tools vertraut, die in der Stellenbeschreibung erwähnt werden, wie Python, Node.js, AWS und GCP. Zeige im Interview, dass du nicht nur die Grundlagen kennst, sondern auch praktische Erfahrungen hast, indem du konkrete Beispiele aus deiner bisherigen Arbeit nennst.
✨Bereite dich auf technische Fragen vor
Erwarte technische Fragen zu Backend-Architekturen, API-Design und ML-Integrationen. Übe, wie du deine Ansätze zur Problemlösung erklärst, und sei bereit, deine Entscheidungen zu begründen. Das zeigt, dass du nicht nur die Theorie verstehst, sondern auch in der Lage bist, sie anzuwenden.
✨Zeige deine Teamfähigkeit
Da die Rolle viel Zusammenarbeit erfordert, sei bereit, Beispiele für erfolgreiche Teamprojekte zu teilen. Erkläre, wie du mit anderen Ingenieuren, Produktmanagern und Designern zusammengearbeitet hast, um komplexe Probleme zu lösen oder innovative Lösungen zu entwickeln.
✨Fragen stellen
Bereite einige durchdachte Fragen vor, die zeigen, dass du an der Unternehmenskultur und den Projekten interessiert bist. Frage nach den Herausforderungen, die das Team derzeit hat, oder nach den nächsten großen Zielen des Unternehmens. Das zeigt dein Engagement und Interesse an der Position.
