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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und pflege ML-Systeme mit Reinforcement Learning für dynamische Preisstrategien.
- Arbeitgeber: Workster arbeitet mit einem führenden Mobilitätstechnologieunternehmen zusammen, das innovative Lösungen bietet.
- Mitarbeitervorteile: Genieße 30 Tage Urlaub, flexible Arbeitsoptionen und zahlreiche Unternehmensleistungen.
- Warum dieser Job: Gestalte intelligente Preissysteme mit echtem Geschäftswert in einem dynamischen, internationalen Team.
- Gewünschte Qualifikationen: Erfahrung in ML, Python-Kenntnisse und Begeisterung für komplexe Herausforderungen sind erforderlich.
- Andere Informationen: Arbeiten in einem multikulturellen Umfeld im Herzen von München.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 43200 - 72000 € pro Jahr.
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International Talent Acquisition I Team Leader I Luxury Travel Specialist I Mini Travel Guides creator
Workster 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 Role
- Design, implement, and maintain robust ML systems using reinforcement learning and multi-armed bandit algorithms
- Contribute to scalable solutions for dynamic pricing strategies that directly affect millions of customers
- Collaborate with cross-functional teams including Data Science, Engineering, Product, and Operations to bring experimental models into production
- Monitor model performance and business impact, conducting in-depth analyses when needed
- Identify and solve business inefficiencies through ML-driven approaches
- Clearly communicate methodologies and insights to both technical and non-technical stakeholders
Your Qualifications
- Experience with machine learning or data science, ideally including reinforcement learning, bandit algorithms, or Bayesian methods
- Strong Python proficiency and familiarity with modern ML frameworks such as TensorFlow or PyTorch
- Comfortable with deploying and maintaining ML systems in a production setting
- Experience with cloud platforms (AWS, GCP, Azure) is a plus
- Passionate about learning and solving complex real-world challenges
- Strong communication skills and fluency in English
- Team-oriented and excited to work in a multicultural, collaborative environment
The Offer
- Work in a dynamic, innovation-driven tech environment with a clear business impact
- Join a collaborative international team in the heart of Munich
- Enjoy 30 days of vacation and flexible hybrid work options
- Take advantage of mobility support, fitness facilities, and wellness benefits
- Volunteer opportunities, high-quality office meals, and engaging team activities included
Seniority level
-
Seniority level
Associate
Employment type
-
Employment type
Full-time
Job function
-
Industries
Travel Arrangements and Commercial and Service Industry Machinery Manufacturing
Referrals increase your chances of interviewing at Workster by 2x
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Machine Learning Software Engineer – Optimization & LLM Development (m/f/x)
Artificial Intelligence/Machine Learning Engineer
Senior Machine Learning Engineer, Map Data
Software Engineer (m/w/d) Machine Learning
Ph.D. position in Machine Learning for Molecular Simulations (100% E13)
Freelance Software Developer (Python Engineer) – AI Trainer
Data Scientist (m/f/d) Digital Solutions for Investment
Data Scientist – Automotive & Cloud Analytics (all gender) 504192
We’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
✨Netzwerken ist der Schlüssel
Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit Fachleuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Suche gezielt nach Personen, die bei dem Unternehmen arbeiten, bei dem du dich bewerben möchtest, und versuche, ein Gespräch zu initiieren.
✨Verstehe die Technologien
Mache dich mit den spezifischen Technologien und Frameworks vertraut, die in der Stellenanzeige erwähnt werden, wie TensorFlow oder PyTorch. Zeige in Gesprächen, dass du praktische Erfahrungen hast oder bereit bist, diese Technologien zu erlernen.
✨Bereite dich auf technische Interviews vor
Übe häufige technische Fragen und Probleme, die in Interviews für ML-Positionen gestellt werden. Konzentriere dich besonders auf Reinforcement Learning und Multi-Armed Bandits, da dies zentrale Themen der Stelle sind.
✨Zeige deine Leidenschaft
Sei bereit, deine Begeisterung für Machine Learning und die Lösung komplexer Probleme zu kommunizieren. Teile Beispiele von Projekten oder Herausforderungen, die du gemeistert hast, um deine Motivation und dein Engagement zu verdeutlichen.
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 deine 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 Beispiele, wie du ML-Systeme implementiert und gewartet hast.
Kommunikation ist der Schlüssel: Da die Rolle auch die Kommunikation mit nicht-technischen Stakeholdern erfordert, solltest du in deiner Bewerbung betonen, wie du komplexe technische Konzepte einfach erklären kannst. Füge Beispiele hinzu, wo du dies bereits erfolgreich gemacht hast.
Motivationsschreiben: Verfasse ein überzeugendes Motivationsschreiben, in dem du deine Leidenschaft für maschinelles Lernen und die Lösung realer Herausforderungen darlegst. Erkläre, warum du an dieser Position interessiert bist und wie du zum Erfolg des Unternehmens beitragen kannst.
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 bisherigen Erfahrung zu nennen.
✨Zeige deine Programmierkenntnisse
Stelle sicher, dass du deine Fähigkeiten in Python und den gängigen ML-Frameworks wie TensorFlow oder PyTorch demonstrieren kannst. Sei bereit, über Projekte zu sprechen, bei denen du diese Technologien eingesetzt hast.
✨Bereite dich auf technische Fragen vor
Erwarte technische Fragen zu ML-Algorithmen, Modellbewertung und -optimierung. Übe, wie du komplexe Probleme klar und präzise erklären kannst, sowohl für technische als auch für nicht-technische Zuhörer.
✨Betone deine Teamarbeit und Kommunikationsfähigkeiten
Da die Rolle eine enge Zusammenarbeit mit verschiedenen Teams erfordert, solltest du Beispiele für erfolgreiche Teamprojekte und deine Kommunikationsstrategien bereit haben. Zeige, wie du komplexe Ideen einfach vermitteln kannst.
