Auf einen Blick
- Aufgaben: Leite die Machine Learning-Funktion in einem aufstrebenden KI-Unternehmen und forme innovative Systeme.
- Unternehmen: Frühphasen-KI-Unternehmen mit Fokus auf Wachstum und Innovation.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, spannende Projekte und die Möglichkeit, die Zukunft der KI zu gestalten.
- Weitere Informationen: Dynamisches Umfeld mit großartigen Karrierechancen und Einfluss auf die Unternehmensentwicklung.
- Warum dieser Job: Gestalte die ML-Landschaft und arbeite an bahnbrechenden Technologien.
- Qualifikationen: Mindestens 3 Jahre Erfahrung in der Entwicklung von Produktions-Machine Learning-Systemen.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 100000 - 250000 € pro Jahr.
- This listing's locations On-site - Munich, Bavaria, Germany
- Employment Full-time
- Workplace On site
Compensation USD 100000-250000 per year
Own the machine learning function at an early-stage AI company, shaping post-training and agent systems from research through production.
You will help set technical priorities and build the foundations for the ML team as it grows.
What You'll Do
- Structure, filter, and score experimental trajectories for training data pipelines.
- Design and implement evaluations and benchmarks for model reasoning, planning, and experimental progress.
- Build reliable agent environments, tool interfaces, observability systems, and replay infrastructure.
- Establish validation and provenance tracking for trajectory and data quality.
- Set priorities for ML systems, experiments, and hiring, and lead technical direction as the team scales.
What We're Looking For
- At least 3 years of professional experience building or delivering production machine learning systems.
- Hands-on experience with post-training ML, evaluation frameworks, and post-training data pipelines, including structuring, filtering, and scoring training data.
- Strong Python and systems-level software engineering skills for ML infrastructure.
- Experience with agents, reinforcement learning, trajectory data, reward structures, and agent environment design.
- Experience building evaluation benchmarks, replay and debugging tools, data validation, provenance tracking, or observability systems.
- Ability to bridge research and production, take ownership, and work effectively in an ambiguous, fast-moving environment.
Salary range: $100,000 to $250,000 USD annually. Visa sponsorship is not available.
Founding Machine Learning Engineer in München Arbeitgeber: Wwshemi
Als Arbeitgeber in der dynamischen AI-Sprachtechnologiebranche bietet unser Unternehmen eine inspirierende Arbeitsumgebung in Berlin, die auf Wachstum und Innovation ausgerichtet ist. Wir fördern eine leistungsstarke Unternehmenskultur, in der Teammitglieder durch kontinuierliches Lernen und individuelle Entwicklung unterstützt werden. Mit attraktiven Gehältern und der Möglichkeit, ein hochqualifiziertes Vertriebsteam aufzubauen, sind wir bestrebt, unseren Mitarbeitern bedeutungsvolle Karrierechancen zu bieten.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Founding Machine Learning Engineer in München erhalten könntest
✨Engagier dich in Entwickler-Communities!
Lass uns mal ehrlich sein: In der Software-Entwicklung sind Netzwerke Gold wert! Tummel dich in GitHub-Projekten, nehme an lokalen Meetups oder Hackathons teil und vernetze dich mit anderen Entwicklern. So steigerst du nicht nur deine Sichtbarkeit, sondern lernst auch die neuesten Trends und Technologien kennen.
✨Zeig deine Fähigkeiten!
Erstelle ein Portfolio, das deine besten Projekte und Code-Examples zeigt. Nichts überzeugt mehr als ein praktischer Beweis deiner Skills. Das kann auch helfen, bei Wwshemi anzuklopfen, wenn du dich auf die Stelle als Founding Machine Learning Engineer bewirbst – so wissen sie gleich, was sie von dir erwarten können!
✨Nutze Jobplattformen speziell für Tech-Jobs!
Plattformen wie Stack Overflow Jobs oder AngelsList sind perfekte Orte, um Vollzeitstellen in der Software-Entwicklung zu finden. Hier sind viele tolle Unternehmen auf der Suche nach Talenten wie uns, also schau regelmäßig vorbei und bewirb dich direkt über die Website.
✨Such dir Mentoren und Feedback!
Hol dir Feedback von erfahrenen Entwicklern, die dir Tipps geben können, was Recruiter wirklich suchen. Ob über LinkedIn oder persönliche Kontakte: Menschen, die sich in der Branche auskennen, können enorm wertvoll sein, um dir zu helfen, dich optimal auf deine Bewerbung bei Wwshemi vorzubereiten!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Founding Machine Learning Engineer in München mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Highlights deiner Coding-Skills:In der Software-Entwicklung kommt es auf konkrete Fähigkeiten an. Vergiss nicht, relevante Programmiersprachen und Frameworks in deinen Lebenslauf aufzunehmen. Zeig uns, was du kannst – vielleicht mit einem Link zu deinem GitHub-Profil oder einer Übersicht deiner Side Projects, die deine Programmierkenntnisse illustrieren.
Dokumentation deiner Erfolge:Gerade bei einer Vollzeitstelle in der Software-Entwicklung sind konkrete Ergebnisse Gold wert. Nenn uns Zahlen und Ergebnisse aus deinen vorherigen Projekten. Hast du den Code optimiert oder Systemfehler behoben? Solche Erfolge zeigen, dass du die Sprache der Entwickler sprichst und einen echten Mehrwert bringst.
Attraktive Projektbeschreibungen:Wenn du an Projekten gearbeitet hast, die hervorstechen, beschreibe sie ausführlich in deinem Lebenslauf. Was war das Problem, das du gelöst hast? Welche Technologien hast du eingesetzt? Das gibt uns einen klaren Einblick in deine Herangehensweise und Problemlösungsfähigkeiten.
Motivation zeigen:In deinem Anschreiben solltest du deine Motivation für die Stelle im Bereich Software-Entwicklung bei Wwshemi klar herausstellen. Warum sprichst gerade du die Anforderungen für diese Vollzeitrolle an? Mach deutlich, was dich an der Arbeit bei uns reizt und wie du über das rein Technische hinaus wachsen möchtest.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Wwshemi vorbereitet
✨Technische Vorbereitung auf die Coding-Challenges
In der Software-Entwicklung sind technische Fragen oft ein zentraler Teil des Interviews. Macht euch mit Plattformen wie LeetCode oder HackerRank vertraut, um eure Problemlösungsfähigkeiten zu trainieren. Zeigt im Interview viel Selbstbewusstsein beim Erklären eurer Ansätze!
✨Das eigene Portfolio im besten Licht präsentieren
Stellt sicher, dass ihr ein aussagekräftiges Portfolio habt, das einige eurer besten Projekte zeigt. Seid bereit, darüber zu sprechen, was eure Rolle war, welche Technologien ihr verwendet habt und welche Herausforderungen es gab. Das gibt den Interviewern einen Einblick in eure praktische Erfahrung.
✨Teamfähigkeit und Kommunikation betonen
In einer Vollzeit-Position wird Kommunikation im Team sehr wichtig sein. Seid bereit, Beispiele aus der Vergangenheit zu teilen, in denen ihr effektiv im Team gearbeitet habt. Dies zeigt, dass ihr nicht nur technische Fähigkeiten habt, sondern auch gut ins Team passt.
✨Vorbereitung auf Fragen zur Software-Architektur
Bereitet euch darauf vor, Fragen zur Software-Architektur zu beantworten. Themen wie RESTful APIs, Microservices und Cloud-Architekturen können Teil eures Interviews sein. Zeigt euer Verständnis durch Diskussionen und Beispiele aus eurer bisherigen Arbeit oder Projekte.