Auf einen Blick
- Aufgaben: Leite die Entwicklung von skalierbaren ML-Systemen und Anwendungen.
- Arbeitgeber: Thoughtworks ist eine innovative Technologieberatung, die Grenzen verschiebt.
- Mitarbeitervorteile: Flexible Arbeitszeiten, Entwicklungsmöglichkeiten und ein unterstützendes Team.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der KI und arbeite an spannenden Projekten mit echtem Einfluss.
- Gewünschte Qualifikationen: Erfahrung in ML-Engineering, Python und modernen Architekturen erforderlich.
- Andere Informationen: Karriereentwicklung wird durch interaktive Tools und Programme unterstützt.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 72000 - 84000 € pro Jahr.
Principal Machine Learning Engineers bei Thoughtworks nutzen moderne Architekturen, um skalierbare Machine Learning-Systeme und -Anwendungen zu entwickeln. Sie setzen ihr spezialisiertes Wissen ein, um die Ziele von Kunden, Projekten oder Dienstleistungen zu erreichen und fördern Arbeitsweisen, die Exzellenz unterstützen und liefern. Sie arbeiten innerhalb eines Rahmens funktionaler Richtlinien, navigieren durch komplexe Herausforderungen und wenden ihre Fachkenntnisse an, um zum Erfolg von Projekten mit hohen Einsätzen beizutragen.
Als Principal Machine Learning Engineer werden Sie das Design technischer Lösungen leiten oder möglicherweise die Programm-Inception überwachen, um ein neues System und/oder eine neue Anwendung zu erstellen. Neben der praktischen Programmierung werden Sie als Schlüsselbeeinflusser den Verlauf von Initiativen im Bereich Machine Learning Engineering gestalten und eine entscheidende Rolle bei der Weiterentwicklung des Fachgebiets spielen.
Aufgaben:- Sie tragen zu einer strategischen Denkweise bei und stimmen technische Lösungen mit den übergeordneten Zielen der Organisation ab.
- Sie spielen eine zentrale Rolle bei der Programm-Inception und gestalten die Entwicklung neuer Systeme und Anwendungen von der Idee bis zur Realität.
- Sie nutzen Ihr tiefes Verständnis moderner Architekturen, um die Entwicklung skalierbarer und wartbarer ML-Systeme zu leiten.
- Sie übersetzen Kundenbedürfnisse in technisch machbare und wirkungsvolle ML-Anwendungen.
- Sie sind verantwortlich für die Entwicklung und Wartung von ML-Anwendungen, einschließlich ML-Pipelines, Modelltraining und -bereitstellung.
- Sie fördern verantwortungsbewusste KI und effektive Arbeitsweisen im Team.
- Sie navigieren durch komplexe technische Herausforderungen und leiten das Team zu erfolgreichen Lösungen.
- Sie bleiben an der Spitze des sich entwickelnden Feldes des maschinellen Lernens und implementieren neue Technologien.
- Sie schaffen eine kollaborative Umgebung und führen Ihr Team durch praktische Programmierung sowie Mentoring.
- Sie messen und analysieren die Auswirkungen von ML-Initiativen und verfeinern Ansätze iterativ.
- Erfahrung in der Entwicklung einer technischen Vision und Strategie.
- Fähigkeit, funktionsübergreifende Anforderungen basierend auf Geschäftsprioritäten zu entwerfen und umzusetzen.
- Erfahrung im Schreiben von sauberem, wartbarem und testbarem Code, insbesondere in Python oder Shell.
- Kenntnisse in verteilten Systemen und skalierbaren Architekturen.
- Erfahrung mit dem Aufbau, der Bereitstellung und der Wartung von ML-Systemen.
- Vertrautheit mit MLOps-Prinzipien und CI/CD für ML.
- Erfahrung im Bereich Machine Learning Engineering und Data Science.
- Kenntnisse in der Gestaltung und dem Betrieb der Infrastruktur für ML-Workloads.
- Praktische Erfahrung mit On-Premise- und Cloud-Diensten für ML-Pipelines.
- Vorerfahrungen im Pre-Sales-Bereich.
- Verständnis für Stakeholder-Management und Fähigkeit zur Kommunikation mit Kunden.
- Resilienz in unklaren Situationen und Anpassungsfähigkeit.
- Bereitschaft, Risiken und Konflikte aktiv zu managen.
- Eagern, andere zu coachen, zu mentorieren und zu motivieren.
- Fähigkeit, technische Exzellenz zu fördern und offen für Veränderungen zu sein.
- Nachgewiesene Führungskompetenz und Unterstützung der beruflichen Entwicklung von Teamkollegen.
- Starke Partnerschaften und Beziehungsaufbau sind Ihnen wichtig.
- Fließend in Deutsch und Englisch.
Bei Thoughtworks gibt es keinen einheitlichen Karriereweg; Ihre Entwicklung liegt ganz bei Ihnen. Wir unterstützen Ihre Karriere mit interaktiven Tools, zahlreichen Entwicklungsprogrammen und Kollegen, die Ihnen helfen möchten, zu wachsen.
Thoughtworks ist eine dynamische und inklusive Gemeinschaft von klugen und unterstützenden Kollegen, die die Technologie revolutionieren.
Principal Machine Learning Engineer (m/f/d) Arbeitgeber: Thoughtworks Inc.
Kontaktperson:
Thoughtworks Inc. HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Principal Machine Learning Engineer (m/f/d)
✨Tip Nummer 1
Netzwerke sind entscheidend! Suche nach Veranstaltungen oder Meetups, die sich auf Machine Learning und KI konzentrieren. Dort kannst du wertvolle Kontakte knüpfen und möglicherweise sogar Insider-Informationen über offene Stellen bei Thoughtworks erhalten.
✨Tip Nummer 2
Bleibe auf dem neuesten Stand der Technologien und Trends im Bereich Machine Learning. Verfolge relevante Blogs, Podcasts und Fachartikel, um dein Wissen zu erweitern und in Gesprächen mit potenziellen Kollegen oder Vorgesetzten zu glänzen.
✨Tip Nummer 3
Engagiere dich in Online-Communities oder Foren, die sich mit Machine Learning beschäftigen. Teile dein Wissen, stelle Fragen und baue dir ein Netzwerk auf. Dies kann dir helfen, Empfehlungen zu erhalten und deine Sichtbarkeit in der Branche zu erhöhen.
✨Tip Nummer 4
Bereite dich auf technische Interviews vor, indem du an Coding-Challenges und Hackathons teilnimmst. Dies hilft dir nicht nur, deine Fähigkeiten zu verbessern, sondern zeigt auch dein Engagement und deine Leidenschaft für das Fachgebiet.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Principal Machine Learning Engineer (m/f/d)
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Verstehe die Anforderungen: Lies die Stellenbeschreibung sorgfältig durch und achte auf die spezifischen technischen Fähigkeiten und Erfahrungen, die für die Position als Principal Machine Learning Engineer erforderlich sind. Stelle sicher, dass du diese Punkte in deiner Bewerbung ansprichst.
Hebe deine technischen Fähigkeiten hervor: Betone deine Erfahrung mit relevanten Technologien wie Python, Scikit-learn, Tensorflow und MLOps. Zeige konkrete Beispiele aus deiner bisherigen Arbeit, die deine Fähigkeiten in der Entwicklung und Wartung von ML-Systemen belegen.
Fokussiere dich auf Führungskompetenzen: Da die Rolle auch Führungsqualitäten erfordert, solltest du in deiner Bewerbung betonen, wie du Teams geleitet hast, Stakeholder-Management betrieben hast und andere motiviert hast. Verwende Beispiele, um deine Fähigkeit zur Zusammenarbeit und strategischen Denkweise zu demonstrieren.
Motivationsschreiben: Verfasse ein überzeugendes Motivationsschreiben, in dem du erklärst, warum du bei Thoughtworks arbeiten möchtest und wie deine Werte mit der Unternehmenskultur übereinstimmen. Betone deine Leidenschaft für Innovation und kontinuierliches Lernen im Bereich Machine Learning.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Thoughtworks Inc. vorbereitest
✨Verstehe die Unternehmensziele
Informiere dich über die strategischen Ziele von Thoughtworks und wie die Rolle des Principal Machine Learning Engineer dazu beiträgt. Zeige im Interview, dass du in der Lage bist, technische Lösungen mit den übergeordneten Zielen des Unternehmens in Einklang zu bringen.
✨Bereite dich auf technische Fragen vor
Erwarte tiefgehende technische Fragen zu modernen Architekturen, ML-Systemen und den von dir verwendeten Technologien. Sei bereit, deine Erfahrungen mit Python, Scikit-learn, Tensorflow und anderen relevanten Tools zu erläutern und konkrete Beispiele aus deiner bisherigen Arbeit zu geben.
✨Demonstriere Führungsqualitäten
Da die Rolle auch Führungsverantwortung umfasst, solltest du Beispiele für deine Erfahrungen in der Teamführung und Mentoring bereithalten. Zeige, wie du andere motivierst und eine Kultur der Exzellenz förderst.
✨Sei bereit für Fallstudien
Bereite dich darauf vor, anwendungsbezogene Probleme zu lösen oder Fallstudien zu diskutieren, die deine Fähigkeit zur Problemlösung und strategischen Denkweise zeigen. Dies könnte beinhalten, wie du ein ML-Projekt von der Idee bis zur Umsetzung geleitet hast.