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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Optimiere LLMs und entwickle effiziente Inferenz-Pipelines für innovative Produkte.
- Arbeitgeber: Ein aufstrebendes Start-up in Berlin, das KI-gesteuerte Lösungen entwickelt.
- Mitarbeitervorteile: Remote-Arbeit, hohe Eigenverantwortung und Wettbewerbsvergütung mit Aktienoptionen.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der KI mit einem talentierten Team und erlebe echte Auswirkungen.
- Gewünschte Qualifikationen: Mindestens 3 Jahre Erfahrung in ML oder NLP, idealerweise in Start-ups.
- Andere Informationen: Sei einer der ersten technischen Mitarbeiter und forme die Produktentwicklung aktiv mit.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 43200 - 72000 € pro Jahr.
Standort: Berlin
Art: Vollzeit
Über das Unternehmen: Mein Kunde ist ein risikokapitalfinanziertes, frühphasiges Start-up mit Sitz in Berlin, das derzeit im Stealth-Modus arbeitet. Sie entwickeln fortschrittliche LLM-gesteuerte Co-Piloten, die darauf abzielen, komplexe betriebliche Arbeitsabläufe zu automatisieren und zu optimieren - intelligente, kontextbewusste Entscheidungsfindung in den Mittelpunkt der täglichen Geschäftsprozesse zu bringen. Mit einem Gründerteam aus erfahrenen Unternehmern und KI-Spezialisten suchen sie nun einen hochmotivierten Machine Learning Engineer, um die KI-Infrastruktur zu entwerfen und zu skalieren, die ihr Kernprodukt antreibt.
Die Gelegenheit: Dies ist eine seltene Chance, als einer der ersten technischen Mitarbeiter beizutreten und sowohl das Produkt als auch die technische Richtung eines Unternehmens von Grund auf mitzugestalten. Sie werden eng mit den Gründern an allem arbeiten, von der Modellarchitektur und den Trainingspipelines bis hin zu Bereitstellung und Leistungstuning. Es handelt sich um eine praktische, wirkungsvolle Rolle, die ideal für jemanden ist, der in schnelllebigen, produktorientierten Umgebungen gedeiht.
Hauptverantwortlichkeiten:
- Feinabstimmung und Optimierung von Open-Source-LLMs (z.B. Mistral, LLaMA, GPT-J) für domänenspezifische Anwendungsfälle.
- Aufbau und Wartung von Retrieval-Augmented Generation (RAG)-Systemen mit Vektordatenbanken (z.B. FAISS, Pinecone, Weaviate).
- Entwicklung skalierbarer, effizienter Inferenzpipelines mit Tools wie DeepSpeed, vLLM oder Triton.
- Integration von LLMs in echte Produktmerkmale, einschließlich Agenten, Chat, Zusammenfassungen und Wissensabruf.
- Überwachung der Leistung, Feedback sammeln und Modelle in Produktionsumgebungen iterieren.
- Beitrag zu wichtigen architektonischen Entscheidungen und Hilfe beim Aufbau der Grundlagen des ML-Stacks.
Must have:
- 3+ Jahre Erfahrung in maschinellem Lernen oder NLP, idealerweise in Start-up- oder wachstumsstarken Technologiemilieus.
- Starke Erfahrung mit Transformermodellen und Frameworks wie PyTorch und Hugging Face.
- Kenntnisse in Python und praktische Erfahrung mit End-to-End-ML-Workflows.
- Vertrautheit mit LLMs in der Produktion, einschließlich Prompt Engineering, Embeddings und RAG-Pipelines.
- Proaktive Denkweise – Sie sind neugierig, selbstgesteuert und fühlen sich wohl, in Ungewissheit zu arbeiten.
Nice to have:
- Kenntnisse über Feinabstimmungstechniken (LoRA, QLoRA, PEFT, Modell-Destillation).
- Erfahrung mit der Bereitstellung von Modellen mit Docker, Kubernetes oder cloud-nativen Stacks.
- Einblick in agentenbasierte Architekturen oder werkzeugbenutzende LLMs (z.B. LangChain, ReAct).
- Erfahrung mit CI/CD für ML-Systeme oder ML-Observability-Tools.
Was wird angeboten:
- Impact – Helfen Sie, die Richtung des KI-Stacks zu gestalten, der ein transformierendes Produkt antreibt.
- Autonomie – Hoher Grad an Eigenverantwortung, mit der Möglichkeit, schnell zu handeln und zu experimentieren.
- Umgebung – Ein Team mit geringem Ego und hohem Talent mit tiefgreifender Erfahrung.
- Flexibilität – Remote-first-Kultur mit regelmäßigen persönlichen Treffen in Berlin, wenn gewünscht.
- Equity – Wettbewerbsfähige Vergütung mit bedeutendem Eigenkapital.
Machine Learning Engineer - LLM Arbeitgeber: UMATR
Kontaktperson:
UMATR HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Machine Learning Engineer - LLM
✨Tip Nummer 1
Netzwerke sind entscheidend! Suche nach Veranstaltungen oder Meetups in Berlin, die sich auf Machine Learning und KI konzentrieren. Dort kannst du wertvolle Kontakte knüpfen und möglicherweise Insider-Informationen über offene Stellen erhalten.
✨Tip Nummer 2
Zeige deine Leidenschaft für LLMs! Teile deine Projekte oder Beiträge zu Themen wie Fine-Tuning von Modellen oder der Entwicklung von RAG-Systemen auf Plattformen wie GitHub oder LinkedIn. Dies kann dir helfen, dich von anderen Bewerbern abzuheben.
✨Tip Nummer 3
Bereite dich auf technische Gespräche vor! Übe, wie du komplexe Konzepte wie Transformer-Modelle und deren Implementierung in Python erklärst. Technische Interviews können herausfordernd sein, also sei bereit, dein Wissen zu demonstrieren.
✨Tip Nummer 4
Informiere dich über das Unternehmen! Verstehe die Vision und die Produkte des Start-ups, um in Gesprächen gezielt Fragen stellen zu können. Zeige, dass du nicht nur an der Stelle interessiert bist, sondern auch an der Mission des Unternehmens.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Machine Learning Engineer - LLM
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Verstehe die Anforderungen: Lies die Stellenbeschreibung sorgfältig durch und achte auf die spezifischen Anforderungen und Qualifikationen, die für die Position des Machine Learning Engineers erforderlich sind. Stelle sicher, dass du alle geforderten Fähigkeiten und Erfahrungen in deinem Lebenslauf und Anschreiben hervorhebst.
Betone relevante Erfahrungen: Fokussiere dich in deinem Lebenslauf und Anschreiben auf deine Erfahrungen mit LLMs, Transformer-Modellen und den verwendeten Frameworks wie PyTorch und Hugging Face. Zeige konkrete Beispiele, wie du diese Technologien in der Vergangenheit eingesetzt hast.
Motivationsschreiben: Verfasse ein überzeugendes Motivationsschreiben, in dem du erklärst, warum du an dieser Position interessiert bist und wie deine Fähigkeiten zur Vision des Unternehmens passen. Betone deine proaktive Einstellung und deine Fähigkeit, in einem dynamischen Umfeld zu arbeiten.
Prüfe deine Unterlagen: Bevor du deine Bewerbung einreichst, überprüfe alle Dokumente auf Vollständigkeit und Fehler. Achte darauf, dass dein Lebenslauf aktuell ist und alle relevanten Informationen enthält. Eine fehlerfreie Bewerbung hinterlässt einen positiven Eindruck.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei UMATR vorbereitest
✨Verstehe die Technologien
Mach dich mit den spezifischen Technologien und Tools vertraut, die in der Stellenbeschreibung erwähnt werden, wie LLMs, PyTorch und RAG-Systeme. Zeige im Interview, dass du nicht nur theoretisches Wissen hast, sondern auch praktische Erfahrungen mit diesen Technologien.
✨Bereite konkrete Beispiele vor
Denke an konkrete Projekte oder Erfahrungen, die du in der Vergangenheit hattest, und wie sie relevant für die Position sind. Sei bereit, über Herausforderungen zu sprechen, die du gemeistert hast, und wie du zur Optimierung von Modellen beigetragen hast.
✨Zeige deine Neugierde
Stelle Fragen über die aktuellen Herausforderungen des Unternehmens und die Richtung, in die sie sich entwickeln möchten. Dies zeigt dein Interesse an der Rolle und deine proaktive Einstellung, die in einem Start-up-Umfeld besonders geschätzt wird.
✨Kulturelle Passung betonen
Da das Unternehmen eine niedrige Ego-Kultur und ein hochtalentiertes Team sucht, ist es wichtig, dass du deine Teamfähigkeit und deinen Wunsch nach Zusammenarbeit betonst. Teile Beispiele, wie du in der Vergangenheit erfolgreich im Team gearbeitet hast.
