Aktiviere Job-Benachrichtigungen per E-Mail!

Machine Learning Engineer / Data Scientist - Google Cloud (all genders)

TN Germany

Bonn

Vor Ort

EUR 60.000 - 100.000

Vollzeit

Gestern
Sei unter den ersten Bewerbenden

Erhöhe deine Chancen auf ein Interview

Erstelle einen auf die Position zugeschnittenen Lebenslauf, um deine Erfolgsquote zu erhöhen.

Zusammenfassung

Ein innovatives Unternehmen sucht einen Machine Learning Engineer, der seine Fähigkeiten in der Entwicklung skalierbarer Machine Learning Anwendungen einsetzen möchte. In dieser Rolle arbeitest du eng mit Full-Stack-Entwicklern zusammen und nutzt modernste Technologien wie TensorFlow und Google Cloud Produkte, um Lösungen zu entwickeln, die den neuesten Standards entsprechen. Du hast die Möglichkeit, direkt mit Google-Experten zu interagieren und die neuesten Technologien in einem dynamischen Umfeld anzuwenden. Wenn du ein hohes Qualitätsbewusstsein und eine Leidenschaft für kontinuierliches Lernen mitbringst, ist dies die perfekte Gelegenheit für dich.

Qualifikationen

  • Erfahrung im Bereich Machine Learning, Deep Learning, Computer Linguistik.
  • Projekterfahrung mit Python, Java, Go oder Node.js.

Aufgaben

  • Entwicklung zukunftsorientierter Machine Learning Anwendungen.
  • Nutzung von Python zum Deployment von produktionsreifen Data Pipelines.

Kenntnisse

Machine Learning
Deep Learning
Python
Software Engineering
Computer Linguistik
Java
Go
Node.js
Linux

Ausbildung

Abgeschlossene Ausbildung oder Studium

Tools

TensorFlow
PyTorch
scikit-learn
Google Cloud Platform
Google Maps Platform

Jobbeschreibung

Berlin, Köln, Düsseldorf, Essen, Paderborn, Bonn, Münster, Hamburg, Stuttgart, Dortmund, Frankfurt, Nürnberg, Potsdam, Leipzig, München, Ulm, Dresden, Bremen, Rostock, Siegen, Aachen

Jobbeschreibung: Machine Learning Engineer (m/w/d)

Du siehst dich als Mischung aus Machine Learning Profi, Software Engineer und Hacker? Du konntest bereits Erfahrung im Bereich Deep Learning, Computer Linguistik sammeln und zeichnest dich durch hohen Qualitätsanspruch sowie Lernbereitschaft aus? Dann bist du bei uns im Google Cloud Team genau richtig!

Als Machine Learning Engineer arbeitest du mit unseren Full-Stack-Entwicklern zusammen und entwirfst state-of-the-art, production-ready und skalierbare Machine Learning Anwendungen. Du arbeitest hauptsächlich mit TensorFlow und Python sowie Google Machine Learning Produkten wie AutoML, Document AI usw. und hilfst dabei, diese Anwendungen in Produktion auf der Google Cloud Platform zu bringen. Durch deine Erfahrung in Programmierung und Machine Learning machst du die Anwendungen skalierbar, testbar, robust und erweiterbar. Als bevorzugter Machine Learning Partner in der Google Cloud hast du die Möglichkeit, direkt mit Google-Experten zusammenzuarbeiten, die neuesten Alpha-Produkte zu testen und bei unseren Kunden einzusetzen. Bleibe am Puls der Zeit und wende die neuesten Forschungsergebnisse im Machine Learning an.

Deine Aufgaben:
  1. Entwicklung zukunftsorientierter Machine Learning Anwendungen
  2. Nutzung von Python zum Deployment von produktionsreifen Data Pipelines und modernen Machine Learning Modellen in der Google Cloud
  3. Effiziente Umsetzung der Kundenanforderungen in vollständige Lösungen
  4. Implementierung von Google Cloud Anwendungen (Google Cloud Platform, Google Maps Platform, Google Cloud Search) sowie Machine Learning Frameworks (TensorFlow, PyTorch, scikit-learn)
  5. Mitwirkung bei Entwurf und Beratung zu komponentenbasierten Software-Architekturen
Ihr Profil:
  • Abgeschlossene Ausbildung oder Studium
  • Erfahrung im Bereich Machine Learning, Deep Learning, Computer Linguistik
  • Projekterfahrung mit Python, Java, Go oder Node.js sowie gängigen Technologien
  • Vorteilhaft sind Kenntnisse in WebService-Standards und Google APIs (Google Cloud Platform, Google Maps Platform)
  • Sicherer Umgang mit der Linux-Konsole
  • Hoher Qualitätsanspruch und permanente Lernbereitschaft
Hol dir deinen kostenlosen, vertraulichen Lebenslauf-Check.
eine PDF-, DOC-, DOCX-, ODT- oder PAGES-Datei bis zu 5 MB per Drag & Drop ablegen.