מהנדס בינה מלאכותית (מ/ב/ד)
על התפקיד הזה
היו חכמים - הצטרפו אלינו! Gestalte as AI Engineer die Zukunft produktiver AI-Lösungen bei ! האם מערכות הבינה המלאכותית המודרניות לא יצליחו להוביל למוצרים? Dann bist Du bei uns genau richtig. גישה אינטליגנטית וזרימות עבודה מקוריות של בינה מלאכותית לניהול פיננסים ובנקאות עם מוקדי משיכה, סקירה וחברות. Werde Teil unseres Expertenteams und bewirb Dich unbefristet und in Vollzeit an unserem Standort Berlin, Köln, Hamburg or Remote. Deine Aufgaben bei uns Du entwickelst and betreibst AI-native תכונות מקצה לקצה - עם דגש על איכות, בטיחות, חביון ויעילות עלות. יש יישומים סוכנים וצ'אטבוטים כולל שימוש בכלים, זרימות עבודה מצביות (
מיומנויות / קטגוריות
על תפקידי נתונים / ml
תפקידי נתונים ו-ML מתחלקים לשלושה מחנות: אנליסטים (SQL, לוחות מחוונים, שאלות עסקיות), מהנדסים (צינורות, תשתית) ומדענים (מודלים, ניסויים). שם המשרה לא תמיד אומר לך איזה מהם - קרא את התיאור בעיון.
כישורים אופייניים: SQL, Python, pandas, נתונים סטטיסטיים בסיסיים; תפקידי ML מוסיפים scikit-learn / PyTorch / TensorFlow; תפקידי הנדסה מוסיפים Airflow / dbt / Spark
תובנות שכר (ארה"ב, גס)
טווח אופייני לתפקידי נתונים / ml בארה"ב הוא $85,000-$240,000 לשנה, משתנים מאוד עם הוותק, שלב החברה והעיר.
הערכות בלבד. למספרים ספציפיים לחברה, בדוק levels.fyi (טק), Glassdoor, או שאל בראיון.
איך להתכונן לראיון
ראיונות נתונים מפוצלים: אנליסטים קבל שאלות של SQL + תיאור מקרה, מהנדסים קבל עיצוב צינור + קידוד, מדענים קבל נתונים סטטיסטיים + מודלים של ML + לפעמים מערך נתונים לקחת הביתה. קרא בעיון את ה-JD והתכונן לטעם האמיתי - אל תבזבז זמן על PyTorch לתפקיד אנליסט.
שאלות נפוצות בשלושתן: "איך היית מודד הצלחה עבור [תכונת מוצר]?", "לך לי דרך פרויקט שבו הנתונים אמרו לך משהו מפתיע", ו פונקציות חלון SQL (LAG, ROW_NUMBER, PARTITION BY - תרגל אותם באופן ספציפי). עבור תפקידי ML, צפו לשאלה על התאמה יתר, חילופי הטיה-שונות, וכיצד ניתן לנפות באגים במודל שביצועים טובים באימון וביצועים גרועים בייצור.
לאן תפקיד זה מוביל בדרך כלל
מסלולי הקריירה בנתונים/ML נעשו מבולגנים יותר ככל שהמשמעת הבשילה. ההתקדמות הברורה ביותר: אנליסט ג'וניור → אנליסט בכיר → מנהל אנליטיקה בצד האנליסט, מהנדס נתונים זוטר → בכיר → צוות בצד ההנדסי, ו ג'וניור DS ← בכיר DS ← ראשי DS / ML מוביל בצד הדוגמנות. שיאי השכר הם הגבוהים ביותר עבור מהנדסי ML + מדעני מחקר בחברות טכנולוגיות גדולות.
מהלכים חוצי תחומים הם שכיחים: אנליסטים שלומדים הנדסה מרוויחים לעתים קרובות מהנדסים שלא למדו הקשר עסקי. הישאר קרוב לעסק - הנתונים היקרים ביותר שאנשי המנהלים מביאים לדיונים על אסטרטגיה, לא אלה שבונים לוחות מחוונים לבד.
דגלים אדומים לצפייה
- תפקיד "מדען נתונים" שהוא באמת מנתח SQL. קרא בעיון את תחומי האחריות - אם זה הכל לוחות מחוונים ושאילתות אד-הוק, זה תפקיד אנליסט עם כותרת מדעית.
- אין אזכור לשיתוף פעולה עם בעלי עניין. עבודת נתונים בבידוד היא בדרך כלל עבודת נתונים שמתעלמים ממנה. התפקיד צריך להיות מוטמע בצוות עסקי.
- "AI / ML" מופיע בכל מקום אך ללא פרטים. אם הם לא יכולים למנות את הבעיות האמיתיות שהם רוצים לפתור עם ML, החברה עושה קניות ב-buzzword.
- מבקש "10+ שנים של פייתון" או שילובים בלתי אפשריים. או שה-JD נכתב על ידי HR ללא קלט מצוות נתונים, או שלחברה יש ציפיות לא מציאותיות.
שאלות נפוצות
איך אני מגיש מועמדות לתפקיד זה?
לחץ על כפתור "החל על Arbeitnow" בראש עמוד זה. תישלח להודעה המקורית שבה המעסיק מקבל בקשות. Wikishopline לא אוספת קורות חיים ולא מעבדת בקשות.
האם הרישום הזה עדכני?
Wikishopline אוסף משרות מדי יום ממקורות שותפים (arbeitnow). פרסומים מעל ~14 ימים נגזמים, אך תמיד ודא שהתפקיד עדיין פתוח באתר המעסיק לפני שאתה מקדיש זמן למכתב מקדים.
האם Wikishopline מחייבת מעסיקים או מועמדים?
לא. משרות מצטברות הן בחינם לשני הצדדים. Wikishopline מקבלת גם פרסומים בתשלום של $5 / 30 יום בכתובת /jobs/submit עבור מעסיקים שרוצים חשיפה ישירה - אבל הרישום שאתה צופה בא משותף.
מה כולל תפקיד נתונים / ml בדרך כלל?
תפקידי נתונים ו-ML מתחלקים לשלושה מחנות: אנליסטים (SQL, לוחות מחוונים, שאלות עסקיות), מהנדסים (צינורות, תשתית) ומדענים (מודלים, ניסויים). שם המשרה לא תמיד אומר לך איזה מהם - קרא את התיאור בעיון.
מהו טווח השכר הטיפוסי לתפקידי נתונים / ml בארה"ב?
בערך 85,000-$240,000 דולר לשנה, תלוי בוותק, מיקום ושלב החברה. זהו מגוון רחב בכוונה - אמת מול levels.fyi או Glassdoor עבור החברה הספציפית.
