Menü Schließen

Machine Learning Consultant

  • Vollzeit
  • Basel

Webseite Machine Learning Architects Basel

Ueber uns:

Das Swiss Digital Network (SDN) ist das erste unabhängige und offene Beratungsnetzwerk in der Schweiz, das mit innovativen Technologieanbietern zusammenarbeitet, um seinen Kunden eine effiziente Transformation in den Bereichen Digital, Cloud und Künstliche Intelligenz zu ermöglichen. Das erfolgreiche Netzwerk hat zahlreiche Kunden aus verschiedenen Branchen inklusive grosser, international bekannter Unternehmen wie auch Schweizer KMUs. Unsere Organisation besteht aus agilen und spezialisierten Beratungszellen, darunter Machine Learning Architects Basel (MLAB).

Bei MLAB unterstützen wir Organisationen bei der Konzeption sowie der Umsetzung ihres «Digital Highway» für die Entwicklung und den Betrieb von Machine Learning Systemen (MLOps) inkl. Softwareentwicklung. Dabei adressieren wir alle Aspekte rund um Technologien, Betriebsmodelle sowie Kultur und Fähigkeiten mit einem ganzheitlichen Angebot von Beratungs-, Engineering- und Schulungsdienstleistungen.

Unser Team ist jung, unternehmerisch und agil, und wir fördern eine liberale Kultur, die auf Flexibilität, Eigenverantwortung und Initiative aller Mitarbeiter basiert.

 

Deine Rolle & Verantwortlichkeiten:

Als Teil des MLAB-Teams bringst du deine Kenntnisse in Data Science/Machine Learning sowie Software-Engineering intern und extern ein. Dabei geht es um vielseitige Aufgaben in einem kleinen, kollegialen Team, die zur Entwicklung unserer Zelle und zur Unterstützung unserer Kunden auf unterschiedlichen Projekten beitragen.

Consulting & Training: Du siehst Data Science, Machine Learning und Software-Engineering als Möglichkeit, um die Herausforderungen der digitalen Transformation unserer Kunden zu meistern und ihnen zu helfen, ihr volles Potenzial zu verstehen und zu nutzen.
MLOps: Du verstehst, wie Machine Learning-Projekte von der Prototypenphase bis zur Produktion erfolgreich geliefert werden und kannst mit deinen Software- und IT-Systemkenntnissen auch Konzepte wie CI/CD, Performance, Skalierbarkeit, Messbarkeit und Automatisierung in einer anspruchsvollen Projekt- und Technologieumgebung erfolgreich umsetzen, um nicht nur Machine Learning Code zu entwickeln, sondern auch erfolgreich in Gesamtsysteme zu integrieren und dort zu betreiben.
Konzepte: Du bringst dich ein unsere Lösungsansätzen weiterzuentwickeln und trägst in der Ausarbeitung von Konzepten bei (z.B. unser «Digital Highway» für Machine Learning Systeme und unser «Effective MLOps»-Konzept).
Technologien: Du evaluierst und vergleichst Technologien, teilst dein Wissen mit Kollegen, unterstützt und schulst Kunden.
Requirement Analysis: Du analysierst Kundenanforderungen und definierst die am besten passenden Lösungen für sie.
Implementation: Du hilfst Kunden beim Rollout von Data Science, Analytics und Machine Learning Technologien.
Expertise: Du strebst an ein Experte und bevorzugter Ansprechpartner auf dem Gebiet «MLOps»  [ML-Systementwicklung (Dev) + ML-Systembetrieb (Ops)] zu werden. Gerne teilst du dein Wissen dann auch in Blogs, mit Mitarbeitern und in Präsentationen oder Webinars.
Die 4 Cs von MLOps: Du unterstützt unsere Kunden bei den 4 Cs von «MLOps» für Machine Learning-Systeme und hilfst Ihnen beim Entwerfen, Erstellen und Verwalten von Daten-, Modell- und Codepipelines: Continuous Integration (CI),  Continuous Delivery (CD), Continuous Training (CT), Continuous Monitoring (CM)

Deine Qualifikationen:

Fundierte Kenntnisse von Data Science und Machine Learning-Lösungen und fundiertes Verständnis ihrer Möglichkeiten und Limitierungen.
Vorzugsweise ein Universitätsabschluss in Informatik oder vergleichbare, ganzheitliche technische Qualifikationen in Informatik und Softwareentwicklung.
Erfahrung als Softwareentwickler in Python und gute Kenntnisse von Design- und Architekturmustern. Auch Wissen um R/Scala/Java bzw. objektorientierte Programmierung (OOP) sind sehr hilfreich.
Erfahrung in der Entwicklung und Anwendung von Machine Learning-Algorithmen und der Bereitstellung von Machine Learning-Modellen mit einem fundierten Verständnis für die Verwaltung des End-to-End-Lebenszyklus von Code- und Datenpipelines (im Sinne von Continuous Delivery für Machine Learning Systeme).
Praktische Erfahrung mit: Verteilten Systemen (Hadoop, Spark) und Datenstrukturen. SQL und NoSQL Datenbanken. Cloud Services. Docker und Kenntnis von Kubernetes. Agile Entwicklungsmethoden, DevOps, CI/CD.
Selbstvertrauen und Kompetenz in der Kommunikation mit technischen und nicht-technischen Stakeholdern, inkl. Managementebene.
Fliessend Deutsch und Englisch in Wort und Schrift.
Für diese Stelle akzeptieren wir aus regulatorischen Gründen nur Bewerber, die bereits eine arbeitgeberunabhängige Aufenthaltserlaubnis in der Schweiz oder die Staatsbürgerschaft in der EU, der Schweiz, dem Vereinigten Königreich oder Norwegen zu besitzen.

Bewerbungen und Fragen bitte an: info@ml-architects.ch

Wir freuen uns auf deine Bewerbung!

Das MLAB-Team aus Basel

Um sich für diesen Job zu bewerben, sende deine Unterlagen per E-Mail an info@ml-architects.ch