Technische Leitung im Bereich Machine Learning

🕒 vor 1 Monat

🇪🇺 Europa – Remote

⏰ Vollzeit

🟠 Senior

🤖 Machine-Learning-Entwickler

👻 Geisterscore 39%

Was es bedeutet: wie wahrscheinlich diese Stelle offen bleibt, ohne dass aktiv eingestellt wird.So liest du es: 60 % oder höher heißt, wir halten das für einen Geisterjob. Niedrigere Werte sind weniger bedenklich.Wie wir werten: Dauer offen, Neuveröffentlichungen, offene Stellen vs Teamgröße, wie schnell Stellen geschlossen werden, und ob ein Gehalt angegeben ist.Hinweis: eine Schätzung aus öffentlichen Daten, kein Urteil über das Unternehmen. Echte Stellen können hoch punkten, nutze es also als Hinweis, nicht als Fakt.

Jetzt Bewerben

Ähnliche Remote-Jobs finden

E-Mail-Benachrichtigung für neue Jobs einrichten

📊 Überprüfen Sie Ihre Lebenslauf-Bewertung für diese Stelle

Verbessern Sie Ihre Chancen auf ein Vorstellungsgespräch, indem Sie Ihre Lebenslauf-Bewertung vor der Bewerbung überprüfen.

Lebenslauf hochladen

OnHires

WebsiteLinkedInAlle Stellen

11 - 50 Mitarbeiter

Gegründet 2020

🎯 Rekrutierung

👥 HR Tech

🤝 B2B

Recruitment • HR Tech • B2B

OnHires ist ein globaler IT-Rekrutierungs- und Personaldienstleistungspartner, der technisches und kreatives Talent für schnell wachsende Unternehmen sucht, prüft und vermittelt. Sie bieten Dienstleistungen wie geprüfte Entwickler, Beschaffung, Executive Search, Talent Mapping, RPO, HR-Beratung und flexible Einstellungsmodelle (Abonnement, Pay-per-Hire, stundenweise) mit einem Fokus auf schnelle, qualitativ hochwertige Einstellungen und skalierbare Talentpipelines.

Beschreibung

• Produktionsreife ML-Systeme für LLM-basierte Anwendungen entwerfen und skalieren • Trainings- und Evaluierungspipelines zur kontinuierlichen Verbesserung von Modellen entwickeln • Foundation Models mit LoRA, QLoRA, SFT und DPO feinabstimmen • Inference-Performance, Latenz und GPU-Auslastung optimieren • Hochwertige Trainingsdatensätze und Evaluierungs-Frameworks entwickeln • Deployment, Monitoring und Zuverlässigkeit von ML-Services in der Produktion verantworten • Engineering-Standards definieren und ein kleines ML-Team fachlich begleiten • Eng mit Produkt- und Backend-Engineers zusammenarbeiten • Als Teil des Gründungsteams im Engineering die Plattform und Engineering-Kultur mitgestalten

🎯 Anforderungen

• Erfahrung in der Entwicklung und Bereitstellung produktiver ML-Systeme für reale Nutzerinnen und Nutzer • Sehr gute Kenntnisse in Python und PyTorch (oder JAX) • Praktische Erfahrung mit dem Fine-Tuning von LLMs und der Optimierung von Inference-Prozessen • Tiefgehendes Verständnis von ML-Infrastruktur, verteiltem Training oder GPU-basierten Systemen • Ausgeprägtes Engineering-Mindset mit Fokus auf Skalierbarkeit, Zuverlässigkeit und Codequalität • Bereitschaft, in einem dynamischen Startup-Umfeld Verantwortung zu übernehmen • Erfahrung mit LoRA, QLoRA, SFT und DPO • Erfahrung mit produktiver ML-Infrastruktur, einschließlich verteiltem Training, GPU-Infrastruktur, Optimierung der LLM-Inference, ML-Deployment, MLOps, Kubernetes sowie Evaluierungs- und Monitoring-Pipelines

🏖️ Vorteile

• Wettbewerbsfähige Vergütung in bar sowie Beteiligungsmöglichkeiten • Remote-first-Arbeitsumgebung • Langfristige Entwicklungsmöglichkeiten • Große technische Gestaltungsspielräume • Möglichkeit, die Produktarchitektur von Grund auf mitzugestalten