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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und implementiere Deep Learning Pipelines mit modernsten Modellen.
- Arbeitgeber: ZAUBAR bringt den Metaversum mit AR-Touren auf die Straßen.
- Mitarbeitervorteile: Attraktives Gehalt, flexible Arbeitszeiten und Remote-Optionen.
- Warum dieser Job: Sei Teil eines innovativen Teams, das interaktive Zeitreisen ermöglicht.
- Gewünschte Qualifikationen: Mindestens 3 Jahre Erfahrung mit Deep Learning Pipelines und Azure.
- Andere Informationen: Portfolio deiner Arbeiten ist erforderlich.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 43200 - 72000 € pro Jahr.
Innovative company ZAUBAR is bringing the metaverse to the streets with location-based augmented reality tours. Collaborating with prestigious German institutions, we\’re making these immersive journeys a reality and soon, we\’ll enable anyone to create, distribute, and monetize immersive tours. Backed by a team with strong AI, 3D UI, and journalism expertise, we\’re turning time travel into an interactive experience.
We\’re looking for an experienced Machine Learning Engineer to join our expanding team. Your role will encompass designing and implementing Deep Learning Pipelines using cutting-edge models, maintaining our Azure infrastructure, and establishing automated deployment pipelines. Staying abreast with AI trends and refining pipeline prototypes alongside the team and clients until perfected will also be key.
In a fast-paced environment where your code is quickly deployed, you\’ll have a high degree of ownership over product code and work closely with the team and creative and product teams to prioritize issues and opportunities. At ZAUBAR, we provide everything needed to succeed in a dynamic, employee-centric structure where you are entrusted with making time travel possible. If you\’re a motivated individual with a passion for machine learning, we\’d love to hear from you.
Tasks
We make use of the following stack:
- Cloud platform: Azure
- Deep learning framework: Pytorch
- CI/CD tools: Pytest, Github Actions, Docker
- Infrastructure as code tool: Terraform
Job Functions:
- Develop and implement Deep Learning Pipelines using cutting-edge models
- Sustain the infrastructure for Deep Learning inference on Azure
- Build a CI/CD pipeline for automated deployment
- Keep up-to-date with latest developments in the AI field
- Prototype the pipelines and refine them with the team and clients until the final product
Additional tasks will include:
- Managing the AI inference backend, facilitating secure frontend requests
- Designing and implementing database schema and serverless architectures
Requirements
- At least 3 years of experience with Deep Learning Pipelines
- Knowledge and experience with Azure/AWS/GCP, preferably Azure
- An approachable and friendly disposition
- The ability to see through problems to their resolution
Benefits
We provide an attractive salary and benefits package, including flexible working hours, the option to work remotely, and avenues for career advancement. If you are a highly driven individual with a fervor for machine learning, we encourage you to reach out to us!
- Please attach a portfolio of your work.
#J-18808-Ljbffr
ML Ops Engineer Arbeitgeber: ZAUBAR
Kontaktperson:
ZAUBAR HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: ML Ops Engineer
✨Tip Nummer 1
Netzwerke sind entscheidend! Suche nach Veranstaltungen oder Meetups, die sich auf Machine Learning und KI konzentrieren. Dort kannst du wertvolle Kontakte knüpfen und möglicherweise sogar Insider-Informationen über offene Stellen bei ZAUBAR erhalten.
✨Tip Nummer 2
Bleibe über die neuesten Trends in der KI informiert. Abonniere relevante Blogs, Podcasts oder YouTube-Kanäle, um dein Wissen zu erweitern. Dies wird dir helfen, im Vorstellungsgespräch zu glänzen und zu zeigen, dass du ein echter Enthusiast bist.
✨Tip Nummer 3
Erstelle ein Projekt, das deine Fähigkeiten in der Entwicklung von Deep Learning Pipelines demonstriert. Nutze Azure und Pytorch, um ein praktisches Beispiel zu zeigen, das du während des Interviews präsentieren kannst. Das zeigt nicht nur deine technischen Fähigkeiten, sondern auch dein Engagement.
✨Tip Nummer 4
Bereite dich darauf vor, über deine Erfahrungen mit CI/CD-Tools wie GitHub Actions und Docker zu sprechen. Zeige, wie du diese Technologien in früheren Projekten eingesetzt hast, um automatisierte Deployment-Pipelines zu erstellen. Das wird dir helfen, dich von anderen Bewerbern abzuheben.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: ML Ops Engineer
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Verstehe die Unternehmensvision: Informiere dich über ZAUBAR und deren innovative Ansätze im Bereich Augmented Reality. Verstehe, wie deine Rolle als ML Ops Engineer zur Verwirklichung dieser Vision beiträgt.
Portfolio vorbereiten: Stelle ein Portfolio deiner bisherigen Arbeiten zusammen, das relevante Projekte im Bereich Deep Learning und CI/CD zeigt. Achte darauf, dass es gut strukturiert und ansprechend präsentiert ist.
Anpassung des Lebenslaufs: Passe deinen Lebenslauf an die spezifischen Anforderungen der Stelle an. Betone deine Erfahrungen mit Deep Learning Pipelines und Azure, sowie deine Fähigkeiten in der Problemlösung und Teamarbeit.
Motivationsschreiben verfassen: Schreibe ein überzeugendes Motivationsschreiben, in dem du deine Leidenschaft für Machine Learning und deine Motivation, bei ZAUBAR zu arbeiten, darlegst. Gehe darauf ein, wie du zur Weiterentwicklung der Produkte beitragen kannst.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei ZAUBAR vorbereitest
✨Verstehe die Technologien
Mach dich mit den spezifischen Technologien vertraut, die ZAUBAR verwendet, wie Azure, Pytorch und Terraform. Zeige im Interview, dass du nicht nur die Grundlagen verstehst, sondern auch, wie diese Technologien in der Praxis angewendet werden.
✨Bereite Beispiele vor
Sei bereit, konkrete Beispiele aus deiner bisherigen Arbeit zu teilen, insbesondere solche, die deine Erfahrung mit Deep Learning Pipelines und CI/CD-Tools zeigen. Dies hilft, deine Fähigkeiten greifbar zu machen.
✨Zeige Teamgeist
ZAUBAR legt Wert auf Zusammenarbeit. Betone deine Fähigkeit, im Team zu arbeiten und Probleme gemeinsam zu lösen. Bereite dich darauf vor, Fragen zu beantworten, die deine Teamarbeit und Kommunikationsfähigkeiten betreffen.
✨Bleibe über Trends informiert
Halte dich über die neuesten Entwicklungen im Bereich KI und maschinelles Lernen auf dem Laufenden. Im Interview kannst du zeigen, dass du proaktiv bist und ein echtes Interesse an der Weiterentwicklung in diesem Bereich hast.