Sie suchen einen Machine Learning Engineer für Ihr Unternehmen?
Der Einsatz von Machine Learning Engineers ist vielfältig: Bilderkennung, Gesichtserkennung und -Analyse, Sprachübersetzung und personalisierte Produktempfehlungen sind die klassischen Anwendungsfälle. Heutzutage hat sich das Feld der Anwendungen stark ausgeweitet, und die meisten Probleme in dieser Disziplin lassen sich damit lösen, dass Daten gesammelt werden. Es sind vor allem Big Data-Ansätze, die zu neuen innovativen Entwicklungen führen können. Das macht maschinelles Lernen attraktiv für Unternehmen um neue Produkte und Dienstleistungen zu entwickeln.
Durch unsere Expertise in der digitalen Personalberatung und der Executive Search finden unsere Recruiter die passenden Kandidaten für Ihr spezifisches Anforderungsprofil. Dank Markt- und Machbarkeitsanalysen können wir Ihnen zügig die ersten Kandidaten vorstellen.
Machine Learning Engineers sind die Schnittstelle zwischen Data Science und Software Engineering – Daten treffen auf Programmierung. Sie helfen bei der Entwicklung von Produkten mit künstlicher Intelligenz, und verfügen dabei über hervorragende Kenntnisse in Statistik und Programmierung. Vor allem sind sie eins: echte Problemlöser. Sie sind fasziniert und motiviert durch die Herausforderung, Muster zu finden als auch zu erkennen, die andere nicht sehen können. Es gilt das Unbekannte in das Vertraute zu verwandeln und bessere Entscheidungen zu treffen, um damit bessere Ergebnisse zu erzielen.Die Aufgaben von Machine Learning Engineers hängen von dem jeweiligen Projekt ab, an dem sie arbeiten. Sie fallen dabei in eine der folgenden drei Kategorien:
Core Machine Learning Engineer
Von dieser Art von ML-Ingenieuren wird erwartet, dass sie über gute Informatik- und Programmierkenntnisse verfügen und sich verstärkt auf die Datenmodellierung und -auswertung sowie die Anwendung von Algorithmen und Bibliotheken für maschinelles Lernen konzentrieren. In der Praxis werden bspw. Entwicklungswerkzeuge und Softwarebibliotheken für Deep Learning entwickelt und verbessert.
Applied Machine Learning Engineer
Auch für diese Aufgabe sind fundierte Kenntnisse in Informatik erforderlich, wobei der Schwerpunkt auf der Anwendung von Algorithmen und Bibliotheken für maschinelles Lernen liegt. In der Praxis kommen Data Mining, maschinelles Lernen und Graphanalyseverfahren zum Einsatz, die auf eine Vielzahl von Modellierungs-, Relevanz- und Empfehlungsproblemen angewandt werden.
Software Engineer - Machine Learning
Im Gegensatz zu Core und Applied Machine Learning Engineers, die mehr Zeit mit der Anwendung von Algorithmen und der Modellierung von Daten verbringen, verwenden Softwareingenieure mit einer Spezialisierung auf maschinelles Lernen mehr Zeit auf die Softwareentwicklung und das Systemdesign. Praktische Anwendungen sind Optimierung von Rankings und Empfehlungen von lokalisierten Ergebnissen durch Algorithmen des maschinellen Lernens.
Neben all den Hard Skills bringen Machine Learning Engineers auch eine Reihe von Soft Skills gefragt, die zunehmend wichtiger für Organisationen werden. Dazu gehört die Fähigkeit, klar und verständlich zu kommunizieren, Teamwork, Führungsqualitäten im Sinne von Mitarbeitermotivation als auch die Rolle eines Mentors und nicht zuletzt eine tadellose Arbeitsmoral.
Der Markt boomt auf diesem Gebiet und bewanderte Experten sind sehr begehrt. Wir stehen Ihnen mit unserem digitalen Know-how gerne beratend zur Seite, finden den für Sie idealen Kandidaten und unterstützen Sie bei der digitalen Entwicklung Ihres Unternehmens.
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