Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und implementiere fortschrittliche KI-Systeme für reasoning und skalierbare Inferenz.
- Unternehmen: Giotto.ai, ein innovatives KI-Forschungslabor in der Schweiz.
- Vorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, flexible Arbeitszeiten und Entwicklungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Hybrides Arbeitsmodell mit monatlichen Teamtreffen in der Schweiz.
- Warum dieser Job: Arbeite an bahnbrechenden KI-Technologien und forme die Zukunft der KI mit.
- Qualifikationen: Mindestens drei Jahre Erfahrung in NLP oder maschinellem Lernen und starke Python-Kenntnisse.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 90000 - 110000 CHF pro Jahr.
# Machine Learning Engineer Engineering - Lausanne, Vaud (Hybrid)Department Engineering Employment Type Full-Time---Giotto. ai is a Swiss AI research lab, founded in 2017 by EPFL mathematicians.
We build sovereign AI: efficient reasoning models and an operating system that make advanced AI run on infrastructure you choose.
Efficiency makes portability possible; portability makes sovereignty real.
Our models are a growing family, from compact models that run on a single GPU to flagship models for demanding enterprise workloads.
Run Giotto in our European public cloud, in a dedicated cloud in Swiss or EU data centres, or fully on-premise, from a single-GPU workstation to multi-GPU servers.
GDPR-aligned and ISO/IEC 27001:2022 certified.
Role Overview We are looking for a strong Machine Learning Engineer to help design, build, and deploy advanced AI systems focused on reasoning and scalable inference.
You will work on large-scale machine learning systems, distributed training pipelines, and next-generation architectures for reasoning models, collaborating closely with our research and engineering teams.
Depending on your experience and interests, the role may include leading a feature squad or project team.
We equally value strong senior individual contributors.
Core Technologies* Python* Py Torch* Hugging Face ecosystem* Large Language Models (LLMs)* Distributed computing* v LLM* Ray* Docker* Kubernetes Required Profile* Mid-senior or senior Machine Learning Engineer with at least three years of experience in NLP or machine learning.* Strong programming skills in Python and hands-on experience with Py Torch.* Experience building or deploying machine learning systems in production.* Familiarity with LLMs and transformer architectures.* Experience with distributed training or inference systems.* Comfortable working in a fast-moving environment that brings together research and production engineering.
Nice to Have* CUDA programming and GPU kernel optimisation experience.* Experience leading technical projects or engineering teams.* A Ph D in mathematics, physics, computer science, or another quantitative scientific discipline.* Experience at a leading technology company, such as a FAANG company or equivalent.* A medal in a prestigious mathematics, informatics, or science Olympiad, such as IMO, IOI, IPh O, or an equivalent national or international competition.* Five or more years of experience developing NLP or machine learning applications.
Location & Work Style We offer full-time employment in Switzerland, as well as contractor arrangements.
Our hybrid model supports remote work, with the team gathering in our Swiss office for one week per month.
Exceptional candidates based elsewhere in Europe may also be considered for employment where feasible, if preferred over a contractor arrangement.---Location Lausanne, Vaud (Hybrid)---Department Engineering---Employment Type Full-Time
#J-18808-Ljbffr
Machine Learning Engineer Arbeitgeber: Startupvalleys
Luya Foods ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitenden in Bern nicht nur eine Festanstellung, sondern auch viel Freiraum und Entwicklungsmöglichkeiten in einem dynamischen und nachhaltigen Umfeld bietet. Die offene und unterstützende Teamkultur fördert die Eigenverantwortung und ermöglicht es den Technikerinnen und Technikern, aktiv zur Weiterentwicklung innovativer Lösungen beizutragen, während sie gleichzeitig von einem engagierten Management unterstützt werden.
Jobgipfel Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Machine Learning Engineer erhalten könntest
✨Verbindigs opdröcke!
Meld dich bei uns i dime Berufsfeld in der Automatisierungstechnik! Nehm an lokale Meetups oder Fachkonferenze teil, um richtig mit Gleichgesinnten zu schwatze und wertvolle Kontakte z'chne. Du chasch da oft direkt mit Arbeitgeber in Kontakt komme.
✨Projekti u Practika
Mach dich sichtbar dur über Projekti, wo du dich i de Automatisierungstechnik förmlich usprobe fürs Bewerbungsgespräch vorbereite chasch. Zeig, was für innovative Lösige du hesch! Das chann alles si, vom Hackathon bis zu spezifische Studienprojekte.
✨Chaufbaue brennende Kontakte!
Denk an de Berufsschule oder di Uni zurück – schau, ob es Alumni-Netzwärch git, wo dir Kontakte zu Ideevolle Firma für die Vollzeitstelle in der Automatisierungstechnik bringe chönnt. Alumni händ oft Lust, ihre Erfahrige z'teile und chönd dir Tips geh!
✨Bewerbungen - kompliziert!
Es isch wichtig, sich uc hriichtig de Bewerbeprozess für die Automatisierungstechnik z'überlege, drum schau, wo du dich uverlässig informiere chasch! Und vergiss nöd, dich direkt über üsi Webseite bei Startupvalleys zu bewerbe – so chasch da gleich mal en direkten Eindruck hinterlasse!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Machine Learning Engineer mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Zeig dini Projekte!:Wenn du dich für die Stelle im Bereich Automatisierungstechnik bewirbst, vergiss nöd, dini machbare Projekte oder Erfahrungen zu erwähnen! Bisch du vertraut mit spezielle Programme oder Technologien? Heb das hervor und zeig, was du in der Vergangenheit erreicht hesch - das beeindruckt sicher und macht dich unverwechselbar.
Schau uf die Details:Übe es genau mit den spezifischen Anforderungen öber Automatisierungstechnik! Dein CV soll präzise und auf das Jobprofil abgestimmt si. Verwende Fachbegriffe und überlege, wie deine Skills und Erfahrungen direkt zur vakanten Stelle passen. Das zeigt, dass du wirklich interessiert bist und verstehst, worum's geht.
Motivationsschreiben mit Leidenschaft:Im Motivationsschreiben sollts dä begeisterte Technikfreak zum Vorschein cho! Erzähl uns, warum Automatisierungstechnik dir am Herzen ligt, welche Aspekte vom Job dich faszinieren und wie du dich in der toughen Branche weiterentwickle möchtsch. Wir lieben es, Leidenschaft zu spüren!
Doku beachten:Vergiss nöd, relevante Zertifikate oder Abschlüsse beizufügen, die deine Qualifikation als Automatisierungstechniker untermalt. Das sind Beweise für din Skillset und deine Einsatzbereitschaft. Mach's uns leicht, indem du alles übersichtlich und gut strukturiert präsentierst!
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Startupvalleys vorbereitet
✨Versteh di Technologie
Lern die spezifischen Technologien und Tools, die in der Automatisierungstechnik verwendet werden, wie z.B. PLC-Programmierung oder SCADA-Systeme. Mach dich mit aktuellen Trends und Innovationen vertraut, damit du zeigen kannst, dass du up-to-date bist und das nötige Wissen mitbringst.
✨Praxisbeispiele bereitstellen
Sei bereit, konkrete Beispiele aus vorherigen Projekten oder Erfahrungen zu teilen, wo du Automatisierungslösungen erfolgreich umgesetzt hast. Das hilft nicht nur, deine technischen Fähigkeiten zu zeigen, sondern auch deine Problemlösungsfähigkeiten und dein praktisches Verständnis der Materie.
✨Motivation und langfristige Perspektive
Als Vollzeitstelle ist es wichtig, dass du deine Motivation für die Automatisierungstechnik und deine langfristigen Karriereziele klar kommunizierst. Überleg dir, wie diese Stelle zu deiner beruflichen Weiterentwicklung passt und was du langfristig im Unternehmen erreichen möchtest.
✨Technische Fragen meistern
Bereite dich auf technische Fragen vor, die spezifisch für die Automatisierungstechnik sind, etwa zur Programmierung oder zu Systemanalysen. Übe häufig gestellte Fragen, vielleicht sogar mit einem Freund oder Kollegen, um sicherzugehen, dass du während des Interviews selbstbewusst und kompetent antworten kannst.
