Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und implementiere innovative KI/ML-Lösungen in einem dynamischen Umfeld.
- Unternehmen: Führendes Unternehmen im Bereich KI mit einer kreativen und unterstützenden Kultur.
- Vorteile: Flexibles Arbeiten, wettbewerbsfähiges Gehalt und Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung.
- Weitere Informationen: Wachstumsorientierte Umgebung mit vielen Lernmöglichkeiten.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Technologie und arbeite an spannenden Projekten mit echtem Einfluss.
- Qualifikationen: Erfahrung in KI/ML und Softwareentwicklung sowie Teamarbeit.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 75000 - 95000 € pro Jahr.
Wir suchen einen erfahrenen AI/ML & Forward Deployed Engineer mit 8 Jahren Ingenieurerfahrung, um hochwirksame AI/ML (und GenAI, wo anwendbar) Lösungen von Anfang bis Ende zu liefern. Sie werden angewandtes maschinelles Lernen, Softwareengineering und Problemlösung für Stakeholder kombinieren, um produktionsreife Systeme bereitzustellen, die skalierbar, sicher, beobachtbar und auf die Geschäfts-KPIs ausgerichtet sind. Diese Rolle ist ideal für Ingenieure, die gerne an der Schnittstelle von Daten, Modellen, Systemen und realen Benutzern arbeiten und in unklaren, schnelllebigen Umgebungen gedeihen können.
Hauptverantwortlichkeiten
- Use-Case Discovery & Forward Deployment
- Partnerschaft mit Stakeholdern (Geschäft/Produkt/Kunden), um AI-Möglichkeiten in gut definierte Anwendungsfälle mit Erfolgsmessungen, Einschränkungen und Rollout-Plänen zu identifizieren und zu gestalten.
- Durchführung von Workshops und technischer Entdeckung zur Bewertung der Machbarkeit, Datenbereitschaft, Integrationsbedarfe und operationale Risiken.
- Vorantreiben von Rapid Prototyping, Pilotbereitstellungen und iterativen Verbesserungen basierend auf echtem Benutzerfeedback.
- Angewandte ML-Engineering (Klassisches ML & Deep Learning)
- Entwicklung und Verbesserung von ML-Lösungen (Klassifikation, Regression, Ranking, Prognose, Anomalieerkennung, NLP).
- Einrichtung und Pflege robuster Evaluierungspraktiken: Offline-Metriken, Validierungsstrategien, Experimentierung und A/B-Tests.
- Durchführung von Feature Engineering, Fehleranalyse, Modelloptimierung und Leistungstuning für Produktionsanforderungen.
- GenAI / LLM Engineering (Falls anwendbar)
- Aufbau und Produktion von RAG (Retrieval-Augmented Generation) Pipelines, einschließlich Dokumentenaufnahme, Chunking-Strategie, Embeddings, Retrieval-Tuning, Reranking und Antwortverankerung.
- Implementierung von Sicherheitsvorkehrungen und Zuverlässigkeitsmustern: Prompt-Vorlagen, Tool/Funktionsaufrufe, Halluzinationsreduzierung, Zitationsstrategien und Fallback-Pfade.
- Entwicklung von Evaluierungswerkzeugen für GenAI: Qualitätsmetriken, Regressionstests, Sicherheitstests und Mensch-in-der-Schleife-Workflows.
- Produktionalisierung (MLOps / LLMOps)
- Verpackung von Modellen in skalierbare Dienste und Bereitstellung mit Docker/Kubernetes und CI/CD.
- Implementierung des Modelllebenszyklusmanagements: Modellregistrierung, Versionierung, automatisierte Retraining-Auslöser und Governance-Workflows.
- Aufbau von Monitoring und Beobachtbarkeit: Drift-Erkennung, Latenz-/Durchsatzüberwachung, Fehlerverfolgung, Alarmierung und Rollback-Mechanismen.
- Systemintegration & Plattformzusammenarbeit
- Aufbau von Integrationsschichten (REST/gRPC APIs, ereignisgesteuerte Dienste), um AI-Funktionen in Produkte und Unternehmensabläufe einzubetten.
- Zusammenarbeit mit Dateningenieuren zur Gestaltung zuverlässiger Pipelines und Sicherstellung der Datenqualität, -herkunft und -governance.
- Sicherstellen eines sicheren und konformen Designs (PII/PHI-Handhabung, RBAC, Geheimnisverwaltung, Verschlüsselung, Prüfpfade).
- Technische Führung & Befähigung
- Bereitstellung technischer Anleitung und Mentoring für Ingenieure; Leitung von Designüberprüfungen und Festlegung von Best Practices.
- Dokumentation von Lösungen mit Architekturdiagrammen, Runbooks und operativen Handbüchern.
- Erstellung wiederverwendbarer Beschleuniger (Vorlagen, Bibliotheken, Muster), um Bereitstellungen über Teams oder Kunden hinweg zu skalieren.
Fully Remote - AI/ML Engineer Arbeitgeber: Ventures Unlimited Inc
Unser Unternehmen bietet eine dynamische und unterstützende Arbeitsumgebung, die es AI/ML-Ingenieuren ermöglicht, an innovativen Projekten zu arbeiten und ihre Fähigkeiten kontinuierlich weiterzuentwickeln. Mit einem Fokus auf Zusammenarbeit und technischem Austausch fördern wir eine Kultur des Lernens und der Kreativität, während wir gleichzeitig flexible Arbeitsbedingungen und umfassende Weiterbildungsmöglichkeiten bieten. Unsere vollständig remote Arbeitsweise ermöglicht es Ihnen, in einem internationalen Team zu arbeiten und gleichzeitig eine ausgewogene Work-Life-Balance zu genießen.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Fully Remote - AI/ML Engineer erhalten könnten
✨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 Ventures Unlimited Inc 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 Fully Remote - AI/ML Engineer mit Bravour zu bestehen
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 Fully Remote - AI/ML Engineer bei Ventures Unlimited Inc gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Ventures Unlimited Inc 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 Ventures Unlimited Inc entscheidend sein!
