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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und implementiere ML-Modelle und arbeite mit LLMs.
- Arbeitgeber: WorkGenius verbindet Unternehmen mit freiberuflichen Experten für komplexe Projekte.
- Mitarbeitervorteile: Flexibles Arbeiten, Zugang zu spannenden Projekten und ein unterstützendes Netzwerk.
- Warum dieser Job: Werde Teil eines innovativen Teams und arbeite an zukunftsweisenden Technologien.
- Gewünschte Qualifikationen: Erfahrung in Machine Learning, Python und LLMs erforderlich.
- Andere Informationen: Erstelle dein Profil, um über passende Projekte informiert zu werden.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 36000 - 60000 € pro Jahr.
WorkGenius hilft Unternehmen, freiberufliche Experten mit den richtigen Fähigkeiten für komplexe, projektbasierte Arbeiten zu finden. Wir sehen derzeit eine wiederkehrende Nachfrage nach Freiberuflern mit Fachkenntnissen in Machine Learning und Large Language Models (LLMs). Wenn Sie Erfahrung in diesen Bereichen haben, laden wir Sie ein, unserem geprüften Netzwerk beizutreten. Das Erstellen eines Profils stellt sicher, dass Sie berücksichtigt werden, wenn passende Projekte live gehen.
Aktuelle Bedürfnisse umfassen:
- Machine Learning Engineers
- Entwicklung und Bereitstellung von ML-Modellen (Klassifikation, Clustering, Deep Learning)
- End-to-End-Erfahrung von Experimentierung bis Produktion
- Tools und Frameworks: Python, TensorFlow, PyTorch, scikit-learn, MLflow, Airflow
- Vertrautheit mit Bereitstellung (Docker, Kubernetes, Cloud-Umgebungen)
- Prompt Engineering und Evaluierungstechniken
- Feinabstimmung und Arbeit mit kommerziellen oder Open-Source-LLMs
- Retrieval-augmented Generation (RAG), Embeddings, Vektorsuche (z.B. FAISS, Weaviate, Pinecone)
- Erfahrung im Aufbau von Tools, Agenten oder Workflows, die von LLMs unterstützt werden
Richten Sie Ihr Profil hier ein, um benachrichtigt zu werden, wenn passende Projekte live gehen.
Oder zögern Sie nicht, sich direkt an r.chandra@workgenius.com zu wenden.
Kontaktperson:
WorkGenius Group HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: ML & LLM Engineer
✨Tip Nummer 1
Netzwerke mit anderen Fachleuten in der Machine Learning- und LLM-Community. Besuche relevante Meetups oder Online-Foren, um Kontakte zu knüpfen und von den Erfahrungen anderer zu lernen. Dies kann dir helfen, wertvolle Einblicke zu gewinnen und möglicherweise Empfehlungen für Projekte zu erhalten.
✨Tip Nummer 2
Halte dich über die neuesten Trends und Technologien im Bereich Machine Learning und LLMs auf dem Laufenden. Abonniere Fachzeitschriften, Blogs oder Podcasts, um dein Wissen zu erweitern und deine Expertise zu zeigen. Dies kann dir helfen, bei Gesprächen mit potenziellen Auftraggebern überzeugend aufzutreten.
✨Tip Nummer 3
Erstelle ein Portfolio, das deine bisherigen Projekte und Erfahrungen im Bereich Machine Learning und LLMs zeigt. Füge Beispiele für Modelle hinzu, die du entwickelt hast, sowie die Tools und Frameworks, die du verwendet hast. Ein starkes Portfolio kann dir helfen, dich von anderen Bewerbern abzuheben.
✨Tip Nummer 4
Nutze Plattformen wie GitHub, um deine Projekte und Codebeispiele zu teilen. Dies zeigt nicht nur deine technischen Fähigkeiten, sondern auch dein Engagement für die Community. Recruiter und Unternehmen schätzen aktive Mitglieder, die bereit sind, ihr Wissen zu teilen und zu wachsen.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: ML & LLM Engineer
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Profil erstellen: Beginne damit, ein detailliertes Profil zu erstellen, das deine Erfahrungen im Bereich Machine Learning und Large Language Models (LLMs) hervorhebt. Achte darauf, relevante Projekte und Technologien wie Python, TensorFlow und PyTorch zu erwähnen.
Fähigkeiten betonen: Stelle sicher, dass du deine spezifischen Fähigkeiten in der Entwicklung und Bereitstellung von ML-Modellen sowie in der Arbeit mit LLMs klar darstellst. Dies könnte die Verwendung von Tools wie Docker oder Kubernetes umfassen.
Projekte angeben: Füge Beispiele für frühere Projekte hinzu, die deine Erfahrung mit Klassifikation, Clustering und Deep Learning zeigen. Wenn du mit Retrieval-augmented Generation oder Vektorsuche gearbeitet hast, erwähne auch diese Erfahrungen.
Netzwerk aktivieren: Nutze die Möglichkeit, dein Profil in der Plattform zu aktivieren, um über passende Projekte informiert zu werden. Halte dein Profil aktuell, damit du bei neuen Anfragen schnell reagieren kannst.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei WorkGenius Group vorbereitest
✨Bereite dich auf technische Fragen vor
Da die Position einen starken Fokus auf Machine Learning und LLMs hat, solltest du dich auf technische Fragen zu diesen Themen vorbereiten. Überlege dir Beispiele aus deiner bisherigen Erfahrung, die deine Fähigkeiten in der Modellierung, dem Einsatz von Frameworks wie TensorFlow oder PyTorch und der Arbeit mit Cloud-Umgebungen zeigen.
✨Verstehe die Grundlagen von Prompt Engineering
Da die Rolle auch Prompt Engineering umfasst, ist es wichtig, dass du die Techniken und Best Practices verstehst. Bereite dich darauf vor, über deine Erfahrungen mit der Feinabstimmung von LLMs und der Anwendung von Retrieval-augmented Generation zu sprechen.
✨Zeige deine Projektmanagement-Fähigkeiten
Die Fähigkeit, Projekte von der Experimentierung bis zur Produktion zu leiten, ist entscheidend. Sei bereit, über spezifische Projekte zu sprechen, bei denen du diese Fähigkeiten unter Beweis gestellt hast, und erkläre, wie du Herausforderungen gemeistert hast.
✨Stelle Fragen zur Unternehmenskultur
Zeige dein Interesse an der Unternehmenskultur von WorkGenius, indem du Fragen stellst. Informiere dich über das Team, die Arbeitsweise und wie sie die Zusammenarbeit mit Freelancern gestalten. Dies zeigt, dass du nicht nur an der technischen Seite interessiert bist, sondern auch an der Integration in das Team.
