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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und optimiere ML-Modelle und Datenpipelines für das Gesundheitswesen.
- Arbeitgeber: Ein innovatives Softwareunternehmen, das analytische Dienstleistungen für Gesundheitskunden anbietet.
- Mitarbeitervorteile: Vollständig remote, internationale Zusammenarbeit und spannende Projekte.
- Warum dieser Job: Werde Teil eines erstklassigen Teams, das die Qualität medizinischer Dienstleistungen verbessert.
- Gewünschte Qualifikationen: Erforderlich: Python, Apache Airflow, PySpark, SQL, Machine Learning, Git, Bash/Shell-Scripting.
- Andere Informationen: Cloud-Entwicklungserfahrung (insbesondere GCP) ist ein großes Plus.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 43200 - 72000 € pro Jahr.
Ein Softwareentwicklungsunternehmen sucht einen talentierten, langfristigen ML Engineer mit starken Fähigkeiten in Python. Das Unternehmen ist ein Team von Experten, die analytische Dienstleistungen für Kunden im Gesundheitswesen anbieten. Sie werden Teil eines internationalen Teams von erstklassigen Fachleuten, die leidenschaftlich daran arbeiten, Produkte zu schaffen, die die Qualität der medizinischen Dienstleistungen verbessern.
Wir haben die höchsten Erwartungen in der Branche hinsichtlich Ihrer Fähigkeit, qualitativ hochwertige, leistungsstarke, skalierbare, saubere und getestete Software zu liefern.
Anforderungen:- Python: Beherrschung von Python ist unerlässlich.
- Apache Airflow: Erfahrung mit Apache Airflow ist entscheidend, der Kandidat muss in der Lage sein, Daten-Workflows mit Airflow zu orchestrieren.
- PySpark: Kenntnisse in PySpark sind wichtig für die Verarbeitung von Daten.
- SQL: Fähigkeit, SQLs zu schreiben: DQL, DDL, DML.
- Machine Learning: Vertrautheit mit Konzepten und Werkzeugen des maschinellen Lernens.
- Git Versionskontrolle: Beherrschung von Git für die Versionskontrolle ist wichtig für die Zusammenarbeit am Code und das Management von Änderungen.
- Bash / Shell Scripting: Grundkenntnisse in Bash oder Shell-Scripting sind nützlich für das Ausführen und Verwalten von Bereitstellungsskripten.
- Datenengineering: Erfahrung mit Konzepten des Datenengineerings, einschließlich Datenpipelines, ETL-Prozessen und Datenspeicherung, ist von Vorteil.
- Cloud-Entwicklung: Erfahrung in der Cloud-Entwicklung ist ein großes Plus, insbesondere GCP.
- Problemlösung: Starke analytische und problemlösende Fähigkeiten zur Fehlersuche und Optimierung von Pipelines und Skripten.
- Englisch: Mindestens mittlere Englischkenntnisse (zumindest schriftliche Kommunikation).
- Vollständig remote Job;
- Gelegenheit, mit einem internationalen Team von erstklassigen Fachleuten zu arbeiten.
- Interessante Projekte, an denen man arbeiten kann.
Middle/Senior ML Engineer Arbeitgeber: Top Remote Talent
Kontaktperson:
Top Remote Talent HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Middle/Senior ML Engineer
✨Tipp Nummer 1
Netzwerke mit Fachleuten aus der Branche, insbesondere im Bereich Machine Learning und Datenverarbeitung. Besuche relevante Meetups oder Online-Events, um Kontakte zu knüpfen und mehr über die neuesten Trends und Technologien zu erfahren.
✨Tipp Nummer 2
Beteilige dich an Open-Source-Projekten, die sich auf Python, Apache Airflow oder PySpark konzentrieren. Dies zeigt nicht nur deine Fähigkeiten, sondern hilft dir auch, praktische Erfahrungen zu sammeln und dein Portfolio zu erweitern.
✨Tipp Nummer 3
Bereite dich auf technische Interviews vor, indem du häufige Fragen zu Machine Learning, Datenpipelines und SQL übst. Nutze Plattformen wie LeetCode oder HackerRank, um deine Problemlösungsfähigkeiten zu verbessern.
✨Tipp Nummer 4
Zeige deine Leidenschaft für das Gesundheitswesen und wie Technologie die medizinische Versorgung verbessern kann. Bereite Beispiele vor, die deine Motivation und dein Engagement für diese Branche verdeutlichen.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Middle/Senior ML Engineer
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Verstehe die Anforderungen: Lies die Stellenbeschreibung sorgfältig durch und achte auf die geforderten Fähigkeiten wie Python, Apache Airflow und PySpark. Stelle sicher, dass du diese Punkte in deinem Lebenslauf und Anschreiben hervorhebst.
Anpassung des Lebenslaufs: Gestalte deinen Lebenslauf so, dass er die relevanten Erfahrungen und Fähigkeiten betont, die für die Position als ML Engineer wichtig sind. Verwende spezifische Beispiele, um deine Kenntnisse in den geforderten Technologien zu demonstrieren.
Motivationsschreiben: Verfasse ein überzeugendes Motivationsschreiben, in dem du erklärst, warum du an dieser Position interessiert bist und wie deine Fähigkeiten zur Verbesserung der medizinischen Dienstleistungen beitragen können. Zeige deine Leidenschaft für Machine Learning und Softwareentwicklung.
Prüfe deine Unterlagen: Bevor du deine Bewerbung einreichst, überprüfe alle Dokumente auf Vollständigkeit und Richtigkeit. Achte darauf, dass dein Lebenslauf und dein Motivationsschreiben fehlerfrei sind und alle geforderten Informationen enthalten.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Top Remote Talent vorbereitest
✨Bereite dich auf technische Fragen vor
Da die Position einen starken Fokus auf Python und Machine Learning hat, solltest du dich auf technische Fragen zu diesen Themen vorbereiten. Übe das Lösen von Programmieraufgaben und sei bereit, deine Lösungen zu erklären.
✨Kenntnisse über Apache Airflow demonstrieren
Stelle sicher, dass du mit Apache Airflow vertraut bist und in der Lage bist, Beispiele für Datenworkflows zu erläutern, die du orchestriert hast. Dies zeigt deine praktische Erfahrung und dein Verständnis für die Anforderungen der Rolle.
✨Erfahrung mit SQL und Datenverarbeitung hervorheben
Bereite konkrete Beispiele vor, in denen du SQL verwendet hast, um Daten zu manipulieren oder zu analysieren. Zeige auch, wie du PySpark für Datenverarbeitungsaufgaben eingesetzt hast, um deine Fähigkeiten in diesem Bereich zu unterstreichen.
✨Soft Skills und Problemlösungsfähigkeiten betonen
Die Fähigkeit, Probleme zu lösen und analytisch zu denken, ist entscheidend. Bereite Beispiele vor, in denen du Herausforderungen in Projekten gemeistert hast, und erkläre, wie du dabei vorgegangen bist.
