Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und pflege ML-Systeme mit Reinforcement Learning für dynamische Preisstrategien.
- Arbeitgeber: Arbeite mit einem führenden Mobilitätstechnologie-Unternehmen in München zusammen.
- Mitarbeitervorteile: Genieße 30 Tage Urlaub, flexible Arbeitsoptionen und Wellnessangebote.
- Warum dieser Job: Gestalte intelligente Preissysteme mit echtem Geschäftseinfluss in einem innovativen Umfeld.
- Gewünschte Qualifikationen: Erfahrung in ML, Python-Kenntnisse und Teamarbeit in multikulturellen Umgebungen erforderlich.
- Andere Informationen: Engagiere dich in Freiwilligenprojekten und profitiere von hochwertigen Büro-Mahlzeiten.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 48000 - 84000 € pro Jahr.
Get AI-powered advice on this job and more exclusive features.Direct message the job poster from WorksterInternational Talent Acquisition I Team Leader I Luxury Travel Specialist I Mini Travel Guides creatorWorkster is partnering with a leading mobility-tech company on a mission to revolutionize dynamic pricing strategies through advanced machine learning and reinforcement learning techniques. We are currently seeking an experienced ML Engineer to join their growing team in Munich.As part of a forward-thinking environment, you’ll work alongside top-tier data scientists, software engineers, and product experts to bring intelligent pricing systems to life. If you’re excited about building ML solutions with real-world business impact at scale, this is your opportunity to make a difference.Your RoleDesign, implement, and maintain robust ML systems using reinforcement learning and multi-armed bandit algorithmsContribute to scalable solutions for dynamic pricing strategies that directly affect millions of customersCollaborate with cross-functional teams including Data Science, Engineering, Product, and Operations to bring experimental models into productionMonitor model performance and business impact, conducting in-depth analyses when neededIdentify and solve business inefficiencies through ML-driven approachesClearly communicate methodologies and insights to both technical and non-technical stakeholdersYour QualificationsExperience with machine learning or data science, ideally including reinforcement learning, bandit algorithms, or Bayesian methodsStrong Python proficiency and familiarity with modern ML frameworks such as TensorFlow or PyTorchComfortable with deploying and maintaining ML systems in a production settingExperience with cloud platforms (AWS, GCP, Azure) is a plusPassionate about learning and solving complex real-world challengesStrong communication skills and fluency in EnglishTeam-oriented and excited to work in a multicultural, collaborative environmentThe OfferWork in a dynamic, innovation-driven tech environment with a clear business impactJoin a collaborative international team in the heart of MunichEnjoy 30 days of vacation and flexible hybrid work optionsTake advantage of mobility support, fitness facilities, and wellness benefitsVolunteer opportunities, high-quality office meals, and engaging team activities includedSeniority levelSeniority levelAssociateEmployment typeEmployment typeFull-timeJob functionIndustriesTravel Arrangements and Commercial and Service Industry Machinery ManufacturingReferrals increase your chances of interviewing at Workster by 2xSign in to set job alerts for “Machine Learning Engineer” roles.Machine Learning Software Engineer – Optimization & LLM Development (m/f/x)Artificial Intelligence/Machine Learning EngineerSenior Machine Learning Engineer, Map DataSoftware Engineer (m/w/d) Machine LearningPh.D. position in Machine Learning for Molecular Simulations (100% E13)Freelance Software Developer (Python Engineer) – AI TrainerData Scientist (m/f/d) Digital Solutions for InvestmentData Scientist – Automotive & Cloud Analytics (all gender) 504192We’re unlocking community knowledge in a new way. Experts add insights directly into each article, started with the help of AI. #J-18808-Ljbffr
ML Engineer Reinforcement Multi-Armed Bandits – Offer intelligence Arbeitgeber: Workster
Kontaktperson:
Workster HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: ML Engineer Reinforcement Multi-Armed Bandits – Offer intelligence
✨Tipp Nummer 1
Netzwerke sind entscheidend! Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit Fachleuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Suche nach Gruppen oder Foren, die sich auf maschinelles Lernen und dynamische Preisstrategien konzentrieren, und beteilige dich aktiv an Diskussionen.
✨Tipp Nummer 2
Informiere dich über aktuelle Trends im Bereich Reinforcement Learning und Multi-Armed Bandits. Zeige in Gesprächen oder Interviews, dass du über die neuesten Entwicklungen informiert bist und wie diese Technologien in der Mobilitätsbranche angewendet werden können.
✨Tipp Nummer 3
Bereite dich darauf vor, deine technischen Fähigkeiten in Python und ML-Frameworks wie TensorFlow oder PyTorch zu demonstrieren. Überlege dir praktische Beispiele oder Projekte, die du in einem Gespräch vorstellen kannst, um deine Erfahrung zu untermauern.
✨Tipp Nummer 4
Zeige deine Teamfähigkeit und interkulturelle Kompetenz. Bereite Beispiele vor, wie du erfolgreich in einem multikulturellen Team gearbeitet hast, und betone deine Kommunikationsfähigkeiten, um sowohl technische als auch nicht-technische Stakeholder zu erreichen.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: ML Engineer Reinforcement Multi-Armed Bandits – Offer intelligence
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Verstehe die Anforderungen: Lies die Stellenbeschreibung sorgfältig durch und achte auf spezifische Anforderungen wie Kenntnisse in Reinforcement Learning und Multi-Armed Bandits. Stelle sicher, dass du diese Punkte in deiner Bewerbung ansprichst.
Hebe relevante Erfahrungen hervor: Betone in deinem Lebenslauf und Anschreiben deine Erfahrungen mit maschinellem Lernen, insbesondere mit den geforderten Technologien wie Python, TensorFlow oder PyTorch. Zeige konkrete Projekte oder Erfolge auf, die deine Fähigkeiten belegen.
Motivationsschreiben: Verfasse ein überzeugendes Motivationsschreiben, in dem du erklärst, warum du an dieser Position interessiert bist und wie du zur Mission des Unternehmens beitragen kannst. Betone deine Leidenschaft für innovative Lösungen im Bereich dynamische Preisgestaltung.
Prüfe deine Unterlagen: Bevor du deine Bewerbung einreichst, überprüfe alle Dokumente auf Vollständigkeit und Fehler. Achte darauf, dass dein Lebenslauf aktuell ist und alle relevanten Informationen enthält. Eine fehlerfreie Bewerbung hinterlässt einen guten Eindruck.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Workster vorbereitest
✨Verstehe die Grundlagen des Reinforcement Learning
Da die Position einen Fokus auf Reinforcement Learning und Multi-Armed Bandits hat, solltest du sicherstellen, dass du die grundlegenden Konzepte und Algorithmen gut verstehst. Bereite dich darauf vor, spezifische Beispiele aus deiner Erfahrung zu nennen, die deine Kenntnisse in diesem Bereich demonstrieren.
✨Zeige deine Programmierkenntnisse
Stelle sicher, dass du deine Python-Kenntnisse und Erfahrungen mit modernen ML-Frameworks wie TensorFlow oder PyTorch hervorhebst. Sei bereit, technische Fragen zu beantworten oder sogar kleine Programmieraufgaben während des Interviews zu lösen.
✨Bereite dich auf Fragen zur Zusammenarbeit vor
Da die Rolle eine enge Zusammenarbeit mit verschiedenen Teams erfordert, solltest du Beispiele für erfolgreiche Teamprojekte parat haben. Betone deine Kommunikationsfähigkeiten und wie du technische Informationen an nicht-technische Stakeholder vermittelt hast.
✨Informiere dich über das Unternehmen und die Branche
Recherchiere das Unternehmen und seine Produkte, insbesondere im Bereich dynamische Preisgestaltung. Zeige dein Interesse an der Mobilitätsbranche und wie deine Fähigkeiten zur Mission des Unternehmens passen. Dies wird dir helfen, einen positiven Eindruck zu hinterlassen.