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Stellenbeschreibung: Machine Learning Engineer
Du siehst dich als Mischung aus Machine Learning Profi, Software Engineer und Hacker? Du konntest bereits Erfahrung im Bereich Deep Learning, Computer Linguistik sammeln? Darüber hinaus zeichnet dich dein hoher Qualitätsanspruch sowie deine Lernbereitschaft aus? Dann bist du bei uns im Google Cloud Team genau richtig!
Als Machine Learning Engineer arbeitest du mit unseren Full-Stack-Entwicklerinnen und Entwicklern zusammen und entwirfst state-of-the-art, production-ready und skalierbare Machine Learning Anwendungen. Du arbeitest hauptsächlich mit TensorFlow und Python sowie den Google Machine Learning Produkten wie AutoML, Document AI etc. 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. Da wir bevorzugter Machine Learning Partner in der Google Cloud sind, hast du die Möglichkeit, direkt mit den Googlern zusammenzuarbeiten, die neuesten Alpha-Produkte zu testen und bei unseren Kunden einzusetzen. Bleibe mit uns am Puls der Zeit und wende die aktuellsten Ergebnisse der Machine Learning Forschung an.
Deine Aufgaben:
1. Entwicklung von zukunftsorientierten Machine Learning Anwendungen
2. Nutzung von Python zum Deployment von production-ready Data Pipelines und modernen Machine Learning Modellen in der Google Cloud
3. Effiziente Übersetzung der Kundenanforderungen in komplette Lösungen
4. Implementierung von Google Cloud Anwendungen (Google Cloud Plattform, Google Maps Plattform, Google Cloud Search), Machine Learning Frameworks (TensorFlow, PyTorch, scikit-learn)
5. Mitwirkung an Entwurf und Beratung für komponentenbasierte Software-Architekturen
6. Abgeschlossene Ausbildung oder Studium
7. Erfahrung im Bereich Machine Learning, Deep Learning, Computer Linguistik
8. Projekterfahrung mit Python, Java, Go oder Node.js sowie sonstigen gängigen Technologien
9. Zusätzliche Erfahrungen in WebService-Standards und Google APIs (Google Cloud Platform, Google Maps Platform) sind von Vorteil
10. Sicherer Umgang mit der Linux-Konsole
11. Hoher Qualitätsanspruch sowie permanente Lernbereitschaft
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