Senior Machine Learning Engineer

Wir suchen einen erfahrenen Senior Machine Learning Engineer für ein schnell wachsendes Technologieunternehmen. Sie werden Teil eines hochperformanten Teams, das Machine-Learning-Systeme im großen Maßstab entwickelt, um komplexe reale Herausforderungen zu lösen. Die Plattform verarbeitet jährlich Milliarden von Transaktionen und nutzt fortschrittliche KI, um intelligente Entscheidungsfindung für Millionen von Endnutzern zu ermöglichen.

In dieser Rolle arbeiten Sie an der Schnittstelle zwischen Machine Learning und Software Engineering. Sie werden eng mit Produkt- und Engineering-Teams zusammenarbeiten, um produktionsreife ML-Modelle zu entwerfen, zu entwickeln und bereitzustellen, die direkt auf Geschäftsergebnisse einwirken.

Ihre Aufgaben umfassen die Übersetzung von Geschäftsproblemen in skalierbare Machine-Learning-Lösungen, die Entwicklung und Bereitstellung von Produktionsmodellen in Bereichen wie Ranking, Vorhersage, Optimierung und Empfehlungssysteme. Sie bauen robuste Datenpipelines auf, entwickeln hochwertige Features und integrieren Modelle in skalierbare Produktionsinfrastrukturen. Darüber hinaus überwachen Sie die Modellleistung, erkennen Datenabweichungen und verbessern kontinuierlich die Genauigkeit durch Retraining und Experimente.

Wir suchen Kandidaten mit einem Master- oder PhD-Abschluss in Informatik, Statistik, Mathematik oder einem verwandten quantitativen Bereich. Sie sollten umfangreiche Erfahrung in der Entwicklung von End-to-End-Machine-Learning-Systemen haben, einschließlich Training, Deployment, Serving und Monitoring. Expertise in Bereichen wie Recommender Systems, Bayesian Machine Learning oder Ranking-Modellen ist von Vorteil. Mindestens 3 Jahre Erfahrung mit modernen ML-Infrastrukturen wie TensorFlow oder Feature Stores sind erforderlich.

Die Position bietet ein wettbewerbsfähiges Gesamtpaket mit Equity und umfassenden Leistungen. Die Arbeitsweise ist hybrid mit vier Tagen pro Woche vor Ort und einem Tag remote. Dies ist eine Gelegenheit, an technisch anspruchsvollen Problemen im großen Maßstab zu arbeiten und messbaren Impact zu erzielen.