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Titel
Text copied to clipboard!Maschinelles Lernen Ingenieur
Beschreibung
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Wir suchen einen Maschinelles Lernen Ingenieur, der unser Team bei der Entwicklung innovativer, datengesteuerter Lösungen unterstützt. In dieser Rolle sind Sie verantwortlich für die Konzeption, Entwicklung und Implementierung von Machine-Learning-Modellen, die unsere Produkte und Dienstleistungen intelligenter und effizienter machen. Sie arbeiten eng mit Datenwissenschaftlern, Softwareentwicklern und Produktmanagern zusammen, um komplexe Probleme zu analysieren und skalierbare ML-Lösungen zu entwickeln.
Zu Ihren Hauptaufgaben gehört die Auswahl geeigneter Algorithmen, das Training und die Optimierung von Modellen sowie die Integration dieser Modelle in bestehende Systeme. Sie sollten in der Lage sein, große Datenmengen zu verarbeiten, Features zu extrahieren und Modelle zu evaluieren, um eine hohe Genauigkeit und Leistung sicherzustellen. Darüber hinaus sind Sie für die kontinuierliche Überwachung und Verbesserung der Modelle im Produktivbetrieb verantwortlich.
Ein tiefes Verständnis von Statistik, linearen Algebra und Optimierungsmethoden ist unerlässlich. Sie sollten Erfahrung mit gängigen ML-Frameworks wie TensorFlow, PyTorch oder Scikit-learn haben und mit Programmiersprachen wie Python oder R vertraut sein. Kenntnisse in Cloud-Technologien (z. B. AWS, Azure, GCP) und MLOps-Tools sind von Vorteil.
Wir suchen eine Person mit ausgeprägtem analytischem Denken, Problemlösungskompetenz und der Fähigkeit, komplexe technische Konzepte verständlich zu kommunizieren. Wenn Sie leidenschaftlich an der Schnittstelle von Daten und Technologie arbeiten und die Zukunft mitgestalten möchten, freuen wir uns auf Ihre Bewerbung.
Verantwortlichkeiten
Text copied to clipboard!- Entwicklung und Training von Machine-Learning-Modellen
- Datenaufbereitung und Feature-Engineering
- Evaluierung und Optimierung von Modellleistung
- Integration von ML-Modellen in Produktionssysteme
- Zusammenarbeit mit interdisziplinären Teams
- Überwachung und Wartung von Modellen im Betrieb
- Dokumentation von Prozessen und Ergebnissen
- Forschung zu neuen ML-Methoden und -Technologien
- Implementierung von MLOps-Praktiken
- Sicherstellung der Datenqualität und -konsistenz
Anforderungen
Text copied to clipboard!- Abgeschlossenes Studium in Informatik, Mathematik oder verwandten Bereichen
- Erfahrung mit ML-Frameworks wie TensorFlow, PyTorch oder Scikit-learn
- Sehr gute Kenntnisse in Python oder R
- Verständnis von Statistik, lineare Algebra und Optimierung
- Erfahrung mit Datenverarbeitung und Feature-Engineering
- Kenntnisse in Cloud-Plattformen (AWS, Azure, GCP)
- Erfahrung mit MLOps-Tools und CI/CD-Prozessen
- Gute Kommunikations- und Teamfähigkeiten
- Analytisches Denkvermögen und Problemlösungskompetenz
- Erfahrung mit Versionierungstools wie Git
Potenzielle Interviewfragen
Text copied to clipboard!- Welche ML-Projekte haben Sie bisher umgesetzt?
- Welche Frameworks und Tools nutzen Sie bevorzugt?
- Wie gehen Sie mit unausgewogenen Datensätzen um?
- Wie evaluieren Sie die Leistung eines Modells?
- Haben Sie Erfahrung mit der Integration von Modellen in Produktionssysteme?
- Wie bleiben Sie über neue Entwicklungen im ML-Bereich informiert?
- Wie gehen Sie mit fehlenden oder fehlerhaften Daten um?
- Welche Rolle spielt MLOps in Ihrer Arbeit?
- Wie arbeiten Sie mit anderen Teams zusammen?
- Wie dokumentieren Sie Ihre Arbeit?
