Vereinigte Staaten
Redwood Materials
PAYLOCITY CORPORATION
Machine Learning Engineer Praktikant
Vereinigte Staaten
Town of Pittsford, New York, United States
PythonAWSGCPGo
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Beschreibung
Warum bei Paylocity arbeiten
Paylocity ist ein preisgekrönter Anbieter von Cloud-basierten HR- und Lohnabrechnungssoftwarelösungen und bietet die umfassendste Plattform für die moderne Belegschaft. Das Unternehmen hat sich zu einem der am schnellsten wachsenden HCM-Softwareanbieter weltweit entwickelt, indem es eine intuitive, benutzerfreundliche Produktsuite anbietet, die Unternehmen hilft, HR- und Lohnabrechnungsprozesse zu automatisieren und zu optimieren, Talente zu gewinnen und zu binden sowie eine starke Unternehmenskultur aufzubauen. Während traditionelle HR- und Lohnabrechnungsanbieter grundlegende HR-Prozesse wie Lohnabrechnung und Verwaltung von Sozialleistungen automatisieren, geht Paylocity weiter, indem es Tools entwickelt, die HR und Unternehmen benötigen, um um Talente zu konkurrieren und die Erwartungen der modernen Belegschaft zu erfüllen.
Frühe Karrieren
Bringen Sie Ihr Talent und Ihre Lernbereitschaft zu Paylocity, wo Sie die Fähigkeiten entdecken, die Sie für den Start Ihrer Karriere benötigen!
Profitieren Sie von preisgekrönten Schulungen und Einzelcoaching, während Sie mit einer Position im Bereich frühe Karrieren eine Schlüsselrolle für die Zukunft von Paylocity spielen.
Entdecken Sie, wie Sie mit Praktika und Programmen für Berufseinsteiger bei einem der besten Arbeitgeber laut Glassdoor vom Hörsaal ins Konferenzzimmer gelangen können.
Erleben Sie die Unterstützung, die Sie vom Absolventen zu einer florierenden Karriere bringt, mit einer Position in der Abteilung für frühe Karrieren von Paylocity!
Position im Überblick
Paylocity erweitert seine Machine Learning Engineering Organisation. Unser Machine Learning Engineering Team entwickelt Infrastruktur und Tools, die datengesteuerte Entscheidungen und KI/ML-Erlebnisse im großen Maßstab für Millionen von Paylocity-Nutzern ermöglichen.
Als Machine Learning Engineer Praktikant in Produkt & Technologie tragen Sie mit Mentoring und Anleitung durch erfahrene Ingenieure zu gut abgegrenzten Machine Learning Engineering-Arbeiten bei. Sie sammeln praktische Erfahrungen im Aufbau, Testen und Verbessern von ML-Software, Daten- und Modellierungs-Pipelines sowie unterstützender Infrastruktur. Sie arbeiten eng mit Machine Learning Engineers, Data Scientists, Data Engineers, DevOps und anderen Plattformteams zusammen, um zu lernen, wie zuverlässige ML-Lösungen in Produktionsumgebungen entworfen und geliefert werden.
Dieses Praktikum ist als Lernerfahrung konzipiert: Von Ihnen wird nicht erwartet, dass Sie eigenständig Produktionssysteme oder Architekturen verantworten. Stattdessen arbeiten Sie an bedeutsamen, abgegrenzten Projekten, stellen Fragen, integrieren Feedback und entwickeln das technische Urteilsvermögen, das für einen Machine Learning Engineer am Anfang der Karriere benötigt wird.
Unser Team
- Baut Infrastruktur, die ML- und KI-Funktionen für Millionen von Nutzern antreiben kann.
- Entwickelt und implementiert KI-Fähigkeiten, die Kunden helfen, mehr Wert aus der Paylocity-Plattform zu ziehen.
- Betrachtet verantwortungsvolle KI und KI-Ethik als erstklassige Aspekte in unseren Engineering-Prozessen.
- Arbeitet kollaborativ über Machine Learning Engineering, Data Science, Data Engineering, DevOps, Sicherheit und Plattformteams hinweg.
- Investiert in das Erlernen und Anwenden moderner Machine Learning Engineering-Tools, -Technologien und -Praktiken.
Was Sie lernen werden
- Wie Machine Learning-Lösungen von der Experimentierphase in zuverlässige, wartbare Software übergehen.
- Wie ML-Ingenieure mit Data Scientists, Data Engineers, DevOps, Sicherheit und Produktpartnern zusammenarbeiten.
- Wie automatisierte Pipelines, Tests, CI/CD, Observability und Cloud-Infrastruktur Produktions-ML-Systeme unterstützen.
- Wie man Code überprüft, technisches Feedback erhält, Probleme debuggt und Engineering-Kompromisse kommuniziert.
- Wie man Modellqualität mit Softwarequalität, Skalierbarkeit, Zuverlässigkeit, Sicherheit und Kundenwirkung in Einklang bringt.
- Wie verantwortungsvolle KI-Überlegungen in das Design und die Bereitstellung von KI/ML-Funktionen einfließen.
Wachstums- und Umwandlungsmöglichkeit
Dieses Praktikum soll Studenten mit 0 Jahren Berufserfahrung dabei helfen, die Fähigkeiten für eine frühe Karriere als Machine Learning Engineer aufzubauen. Hochleistende Praktikanten können für zukünftige Vollzeitstellen in Betracht gezogen werden, basierend auf Leistung, Geschäftsanforderungen und verfügbarem Personal.
Vor Ort: Diese Stelle ist für den Standort Rochester, New York, vorgesehen. Praktikanten wird erwartet, dass sie vor Ort im designierten Büroumfeld arbeiten und an Paylocitys Praktikumsprogrammen teilnehmen, einschließlich des P&T-Praktikumsgipfels in Schaumburg, Illinois.
Chancengleichheit und Barrierefreiheit
Paylocity setzt sich für die vollständige Inklusion aller Personen ein. Wir rekrutieren, schulen, vergüten und befördern unabhängig von Rasse, Religion, Hautfarbe, nationaler Herkunft, Geschlecht, Behinderung, Alter, Veteranenstatus und anderen geschützten Merkmalen gemäß geltendem Recht. Bei Paylocity glauben wir, dass Vielfalt uns besser macht.
Wir begrüßen und fördern die Unterschiede unserer Mitarbeiter in Bezug auf Alter, Kultur, Ethnizität, Familien- oder Familienstand, Geschlechtsidentität oder -ausdruck, Sprache, nationale Herkunft, physische und geistige Fähigkeiten, politische Zugehörigkeit, Rasse, Religion oder spirituellen Glauben, sexuelle Orientierung, sozioökonomischen Status, Veteranenstatus und andere Merkmale, die unsere Mitarbeiter einzigartig machen. Wir fördern diese Unterschiede aktiv durch unsere Mitarbeiterressourcengruppen (ERGs), Mitarbeitererlebnisse, Perspektiven, Talente und Ansätze, um Innovationen in der Software und den Dienstleistungen voranzutreiben, die wir unseren Kunden anbieten.
Wir halten uns an die bundesstaatlichen und landesrechtlichen Behindertengesetze und treffen angemessene Vorkehrungen für Bewerber und Mitarbeiter mit Behinderungen. Um eine angemessene Vorkehrung im Bewerbungs- oder Vorstellungsgesprächsprozess zu beantragen, wenden Sie sich bitte an accessibility@paylocity.com. Diese E-Mail-Adresse ist ausschließlich für solche Anfragen bestimmt und entspricht den bundesstaatlichen und landesrechtlichen Behindertengesetzen. Bitte senden Sie keine Lebensläufe an diese E-Mail-Adresse, da diese entfernt werden.
Hauptverantwortlichkeiten
Die unten aufgeführten Verantwortlichkeiten stellen die Hauptaufgaben der Rolle dar. Mit Unterstützung von Mentoren und Teamkollegen werden Sie:
- Zur Gestaltung, Implementierung, Prüfung und Verbesserung gemeinsamer KI-Plattformfunktionen und -dienste innerhalb eines definierten Projektumfangs beitragen.
- Aufbauend auf KI-Plattformkomponenten neue KI-gestützte Produkterlebnisse unterstützen, einschließlich Agenten-Workflows, Modellintegrationen und wiederverwendbarer Plattform-Tools.
- Zur Entwicklung und Verbesserung von Konversationsschnittstellen und -erlebnissen beitragen, einschließlich Anfragebearbeitung, Konversationsflüssen, Kontextmanagement und Integration mit backend-Diensten oder Agenten.
- Zur Entwicklung und Verbesserung von KI-Observability- und Evaluierungsfunktionen beitragen, einschließlich Tracing, Metriken, Qualitätsbewertung, Debugging und Überwachung von KI- oder Agentenverhalten.
- Sauberen, wartbaren und gut dokumentierten Python-Code gemäß etablierten Engineering-Standards und Best Practices schreiben.
- Mit Data Science und Data Engineering Partnern zusammenarbeiten, um Modelle und Daten-Workflows in zuverlässige Softwarelösungen zu integrieren.
- Zur automatisierten Prüfung, CI/CD-Workflows, Überwachung und Fehlerbehebung für zugewiesene ML-Engineering-Arbeiten beitragen.
- Bugs und technische Probleme mit Anleitung untersuchen, Ergebnisse dokumentieren und an Ursachenanalysen und Problemlösungen teilnehmen.
- An Code-Reviews teilnehmen, Feedback integrieren und lernen, wie Engineering-Teams Qualität, Zuverlässigkeit, Skalierbarkeit und Lieferung ausbalancieren.
- Aktiv an agilen Zeremonien, technischen Diskussionen und funktionsübergreifenden Besprechungen teilnehmen.
- Technische Entscheidungen, Implementierungsdetails und gewonnene Erkenntnisse aus Praktikumsprojekten dokumentieren.
Mindestanforderungen
Erforderliche Qualifikationen
- Derzeit ein Masterstudium in Informatik, Machine Learning, Data Science, Data Engineering, Software Engineering, Statistik, Mathematik oder einem verwandten quantitativen oder technischen Fachbereich absolvieren.
- Grundlegende Programmiererfahrung in Python durch Kurse, akademische Projekte, Forschung, Hackathons oder andere praktische Arbeiten.
- Grundlegendes Verständnis von Software-Engineering-Konzepten wie Datenstrukturen, Algorithmen, Tests, Versionskontrolle und Debugging.
- Kursarbeit, akademische Forschung oder Projekterfahrung mit KI/ML-Systemen, einschließlich Exposition gegenüber KI-Observability- oder Evaluierungskonzepten wie Tracing, Qualitätsmetriken, Modell- oder Agentenbewertung, Prompt-/Response-Analyse oder verwandten Evaluierungs-Frameworks.
- Vertrautheit mit Git oder einem anderen Versionskontrollsystem.
- Fähigkeit, effektiv in einer kollaborativen, teamorientierten Umgebung zu arbeiten und bei Bedarf Anleitung zu suchen.
- Hohe Neugier, Liebe zum Detail und Bereitschaft, sich in unbekannte Werkzeuge und Technologien einzuarbeiten.
- Fähigkeit, technische Ideen in schriftlichen und mündlichen Diskussionen klar zu kommunizieren.
Bevorzugte Fähigkeiten
- Erfahrung mit KI-gestützten Coding-Agenten oder Entwicklertools wie Claude Code, Cursor, GitHub Copilot oder ähnlichen Tools zur Unterstützung der Softwareentwicklung, des Debuggings, der Tests oder der technischen Problemlösung.
- Akademische Forschung, Praktika oder persönliche Projekte zur Erstellung von Machine Learning-Anwendungen in Python.
- Kenntnisse in Data Engineering oder verteilten Computing-Konzepten, einschließlich Spark, Databricks oder ähnlicher Technologien.
- Vertrautheit mit Cloud-Plattformen wie AWS, GCP oder Azure.
- Kenntnisse von APIs, Containern, CI/CD, Infrastructure as Code oder anderen modernen Software-Bereitstellungspraktiken.
- Interesse an generativer KI, Empfehlungssystemen, ML-Plattformen, MLOps oder verantwortungsvoller KI.
- Beiträge zu Open-Source-Software oder Teilnahme an technischen Clubs, Hackathons, Wettbewerben oder Forschungsprojekten.
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