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Machine Learning Engineer - Expert

Eckdaten

Berlin
Data Science & Analyse

Arbeitsmodell

Vollständig remote
vor 1 Woche
Stellenbeschreibung

Über die Stelle

Mercor verbindet erstklassige kreative und technische Talente mit führenden KI-Forschungslaboren. Mit Hauptsitz in San Francisco zählen zu unseren Investoren Benchmark, General Catalyst, Peter Thiel, Adam D'Angelo, Larry Summers und Jack Dorsey.

  • Typ: Vertrag
  • Vergütung: $90/Stunde
  • Standort: Remote

Aufgabenbereiche

  • Entwicklung von End-to-End-Lösungen für maschinelles Lernen für anspruchsvolle Vorhersage- und Modellierungsprobleme.
  • Analyse von Datensätzen und Definition geeigneter Modellierungsansätze, Validierungsstrategien und Bewertungsmetriken.
  • Durchführung explorativer Datenanalysen, Feature Engineering und Datenvorverarbeitung.
  • Training, Optimierung und Evaluierung von Modellen für tabellarische Daten, Texte, Bilder und Zeitreihen.
  • Überprüfung und Validierung der technischen Qualität von ML-Projekten und Ergebnissen.
  • Identifizierung von Möglichkeiten zur Leistungssteigerung durch systematische Experimente und Iteration.

Qualifikationen

Voraussetzungen

  • Master-Abschluss oder PhD in Informatik, Machine Learning, Statistik, Mathematik, Elektrotechnik oder einem verwandten Bereich von einer Top-Universität.
  • 2 Jahre Berufserfahrung in Machine Learning, angewandter KI, Data Science oder einem verwandten Bereich.
  • Fundierte Kenntnisse in Python und modernen ML-Frameworks (z. B. scikit-learn, XGBoost, LightGBM, PyTorch, TensorFlow).
  • Nachweisliche Erfahrung im Aufbau von End-to-End-ML-Lösungen.
  • Starkes Verständnis von Bewertungsmetriken, Validierungsmethoden und Versuchsplanung.
  • Erfahrung in Bereichen wie tabellarisches ML, NLP, Computer Vision, Empfehlungssysteme oder Zeitreihenprognosen.
  • Fähigkeit, eigenständig an komplexen Problemen zu arbeiten.

Wünschenswert

  • PhD von einer führenden Forschungsuniversität.
  • Erfahrung bei führenden Technologieunternehmen, KI-Laboren oder Startups.
  • Teilnahme an Wettbewerben im Bereich Machine Learning oder Data Science.
  • Erfahrung mit fortgeschrittenen Techniken (Ensembling, Hyperparameter-Optimierung, Transfer Learning, etc.).
  • Publikationen, Patente oder bedeutende Open-Source-Beiträge.
  • Erfahrung im Review oder Mentoring anderer ML-Praktiker.

Bewerbungsprozess (Dauer: 20-30 Min.)

  1. Lebenslauf hochladen.
  2. KI-gestütztes Interview basierend auf Ihrem Lebenslauf.
  3. Formular einreichen.

Ressourcen & Support

  • Informationen zum Interviewprozess: https://talent.docs.mercor.com/welcome
  • Support: support@mercor.com

Hinweis: Unser Team prüft Bewerbungen täglich. Bitte schließen Sie das KI-Interview und alle Schritte ab, um berücksichtigt zu werden.