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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und skaliere ML-Modelle für die intelligente Personalplanung in der Gastronomie.
- Arbeitgeber: Sona, ein innovatives Unternehmen für KI-gestützte Arbeitskräfteverwaltung.
- Mitarbeitervorteile: Attraktives Gehalt, Aktienoptionen, 35 Tage Urlaub und umfassende Gesundheitsversorgung.
- Andere Informationen: Vollständig remote mit großartigen Entwicklungsmöglichkeiten und Team-Retreats.
- Warum dieser Job: Sei Teil eines dynamischen Teams und beeinflusse die Zukunft der Arbeitskräfteverwaltung.
- Gewünschte Qualifikationen: Erfahrung in der Produktion von ML-Systemen und starke Programmierkenntnisse in Python.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 95000 - 110000 € pro Jahr.
Standort: Remote - UK/Europa
Beschäftigungsart: Vollzeit
Standorttyp: Remote
Abteilung: Produkt & Engineering
Vergütung: Grundgehalt £95K – £110K • Angebote für Eigenkapital
3 Milliarden Menschen weltweit arbeiten in Frontline-Jobs. Trotz steigender Kosten und Personalmangel müssen Frontline-Organisationen zwischen Papier, Excel und WhatsApp oder jahrzehntealten Lösungen für das Workforce Management wählen, um sich um den wichtigsten Teil ihres Geschäfts zu kümmern - ihre Mitarbeiter.
Über die Rolle:
Sie werden Teil eines zweiköpfigen ML-Teams, das ein Produktionsprognosesystem entwickelt hat, das täglich halbstündliche Vorhersagen für mehrere Restaurantketten erstellt. Unsere Prognosemodelle arbeiten in einer komplexen Umgebung, in der wichtige Maschinen- und menschliche Entscheidungen auf ihren Vorhersagen basieren, mit Feedbackschleifen und einer stark variablen Umgebung. Das System funktioniert - die Herausforderung besteht nun darin, es von einer Handvoll Kunden auf Hunderte zu skalieren.
Sie sind verantwortlich für die Einführung von Kunden von Anfang bis Ende: Datenvalidierung, Modellauswahl, Durchführung von UAT, Live-Schaltung und anschließende Leistungsüberwachung. Sie nehmen an Kundenanrufen teil, bauen Beziehungen auf und verstehen, was vor Ort wirklich wichtig ist - nicht nur, ob das Modell genau ist, sondern auch, ob die Küche die richtige Menge an Lebensmitteln vorbereitet hat.
Sie werden diese Rolle lieben, wenn:
- Sie gerne Verantwortung für das Produkt und das Ergebnis von Anfang bis Ende übernehmen.
- Sie sich darauf konzentrieren, das Problem zu lösen und bei der Wahl zwischen "kompliziert und glänzend" und "etwas Einfaches vor einem Benutzer präsentieren" das Letztere wählen.
- Sie begeistert sind, mit unseren Branchenexperten zusammenzuarbeiten, um wirklich zu verstehen, was in den Geschäften unserer Kunden passiert und welche Realitäten dort herrschen.
- Sie über die Daten hinausblicken und die Welt sehen, die diesen Datenprozess hervorgebracht hat, die damit verbundenen Probleme und die Chancen, die sich uns bieten.
- Sie Erfahrung und Begeisterung dafür haben, ein Machine-Learning-Projekt von der Geschäftsidee bis zum implementierten Produktionssystem zu bringen.
- Sie standardmäßig KI-Tools für die Entwicklung verwenden.
Unsere Rolle wird nicht für Sie geeignet sein, wenn:
- Sie hoffen, Forschung zu betreiben und Forschungsarbeiten als einen zentralen Bestandteil Ihrer Arbeit zu veröffentlichen.
- Sie in eine weniger technische, mehr leitende Rolle wechseln möchten.
- Sie daran interessiert sind, neue Technologien anzuwenden.
- Sie es bevorzugen, an einer Sache zu arbeiten und sie perfekt zu machen, bevor Sie weitermachen - die Rolle erfordert Pragmatismus, Parallelität und iterative Verbesserung.
Anforderungen:
Sie benötigen diese Fähigkeiten/Erfahrungen, um erfolgreich zu sein:
- Produktions-ML-Erfahrung mit einer Erfolgsbilanz beim Bereitstellen von ML-Systemen, die mit unordentlichen Daten umgehen, elegant scheitern und überwacht werden müssen.
- Starke ML-Grundlagen - Sie können über Trade-offs in der Praxis nachdenken, erklären, warum bestimmte Merkmale wichtiger sind als die Modellauswahl, und gute Urteile fällen, wenn etwas Unerwartetes passiert.
- Kundenorientierte Bereitstellungserfahrung - Sie haben persönlich eine ML-Bereitstellung von Anfang bis Ende geleitet und sind bei Anrufen mit nicht-technischen Stakeholdern sicher.
- Starke Programmierkenntnisse in Python, einschließlich des ML/wissenschaftlichen Python-Stacks (z.B. numpy, scikit-learn).
- Tägliche Nutzung von KI-Entwicklungstools (Claude Code, Cursor, Copilot oder Ähnliches) als Ihre Standardarbeitsweise.
Es wäre großartig, wenn Sie auch Erfahrung in einigen dieser Bereiche haben:
- Prognosen, Zeitreihen oder Bedarfsplanung - jemand, der intuitiv versteht, wie Verzögerungsmerkmale, Kalendereffekte und Evaluierungsintegrität funktionieren, wird deutlich schneller lernen.
- Unser Stack: Python, scikit-learn, MLflow, Docker, GCP.
- Ein kleines Team, in dem das Eigentum weit gefasst ist und das Wechseln zwischen Kontexten normal ist.
Vorteile:
- Gehalt: £95,000-£110,000
- Vollständig remote (europäische Zeitzonen)
- Aktienoptionen
- 35 Tage Jahresurlaub (25 Tage Standard plus 10 flexible Feiertage)
- Ein zusätzlicher Urlaubstag für jedes Jahr der Betriebszugehörigkeit
- Pensionsbeiträge bis zu 5% gematcht
- Umfassende Krankenversicherung
- Erweiterter Elternurlaub und -vergütung
- Stipendium für Co-Working-Spaces für diejenigen außerhalb Londons
- Bi-jährliche Team-Retreats mit allen Kosten übernommen
- Das neueste Macbook und Budget für Ihre Büroausstattung zu Hause
- Budget für berufliche Weiterbildung
- Unbegrenzte kostenlose Bücher
Hinweis: Dies stellt ein typisches Leistungspaket für einen in Großbritannien ansässigen Vollzeitmitarbeiter dar. Die genauen Details können je nach Standort und Beschäftigungsart variieren, aber wir versuchen, so fair wie möglich zu sein. Bitte fragen Sie Ihren Kontakt im Talentteam, um die verfügbaren Vorteile für Sie zu klären.
Vergütungsbereich: £95K - £110K
Senior Machine Learning Engineer Arbeitgeber: Antler
Kontaktperson:
Antler HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Senior Machine Learning Engineer
✨Tipp Nummer 1
Mach dir eine Liste von Fragen, die du während des Interviews stellen möchtest. Zeig Interesse an der Firma und dem Team, indem du nach den Herausforderungen fragst, mit denen sie konfrontiert sind. Das zeigt, dass du nicht nur einen Job suchst, sondern wirklich Teil des Teams werden willst.
✨Tipp Nummer 2
Nutze dein Netzwerk! Sprich mit Leuten, die bereits bei Sona oder in ähnlichen Unternehmen arbeiten. Sie können dir wertvolle Einblicke geben und vielleicht sogar eine Empfehlung aussprechen. Empfehlungen sind oft der Schlüssel zum Erfolg!
✨Tipp Nummer 3
Bereite dich darauf vor, deine bisherigen Projekte und Erfolge zu präsentieren. Sei bereit, konkrete Beispiele zu nennen, wie du Machine Learning erfolgreich eingesetzt hast. Das gibt den Interviewern ein klares Bild von deinem Können und deiner Erfahrung.
✨Tipp Nummer 4
Bewirb dich direkt über unsere Website! Das zeigt, dass du proaktiv bist und wirklich an der Position interessiert bist. Außerdem hast du so die besten Chancen, dass deine Bewerbung gesehen wird. Lass uns gemeinsam durchstarten!
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Senior Machine Learning Engineer
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Sei du selbst!: Wenn du deine Bewerbung schreibst, sei authentisch und zeig uns, wer du wirklich bist. Wir suchen nach Menschen, die nicht nur die richtigen Fähigkeiten haben, sondern auch gut ins Team passen.
Mach es konkret!: Verwende konkrete Beispiele aus deiner bisherigen Erfahrung, um zu zeigen, wie du Herausforderungen gemeistert hast. Das hilft uns, deine Fähigkeiten besser zu verstehen und wie du in unser Team passen könntest.
Zeig dein Interesse!: Erzähle uns, warum du gerade bei Sona arbeiten möchtest und was dich an der Rolle als Senior Machine Learning Engineer reizt. Dein Enthusiasmus kann einen großen Unterschied machen!
Bewirb dich über unsere Website!: Um sicherzustellen, dass wir deine Bewerbung schnell und effizient bearbeiten können, bewirb dich bitte direkt über unsere Website. So können wir dich schneller kennenlernen und den Prozess beschleunigen.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Antler vorbereitest
✨Verstehe die Rolle und das Unternehmen
Mach dich mit der Mission und den Werten des Unternehmens vertraut. Informiere dich über Sona und deren Produkte, insbesondere über die Herausforderungen im Bereich Machine Learning. Zeige im Interview, dass du die Bedürfnisse der Kunden verstehst und wie deine Fähigkeiten dazu beitragen können.
✨Bereite konkrete Beispiele vor
Denke an spezifische Projekte, bei denen du Machine Learning erfolgreich eingesetzt hast. Bereite dich darauf vor, diese Erfahrungen zu teilen, insbesondere wie du Probleme gelöst und Modelle implementiert hast. Das zeigt, dass du nicht nur theoretisches Wissen hast, sondern auch praktische Erfahrung.
✨Sei bereit für technische Fragen
Erwarte technische Fragen zu ML-Algorithmen, Datenverarbeitung und Programmierung in Python. Übe, wie du komplexe Konzepte einfach erklären kannst, besonders für nicht-technische Stakeholder. Das wird dir helfen, deine Kommunikationsfähigkeiten zu demonstrieren.
✨Frage nach dem Team und der Unternehmenskultur
Zeige Interesse an der Teamdynamik und der Unternehmenskultur. Stelle Fragen, wie das Team zusammenarbeitet und welche Werte wichtig sind. Das zeigt, dass du nicht nur an der Position interessiert bist, sondern auch daran, wie du ins Team passt.