Auf einen Blick
- Aufgaben: Löse spannende ML-Probleme und entwickle innovative Systeme für Nutzerbelohnungen.
- Unternehmen: Almedia, ein schnell wachsendes Unternehmen mit einer dynamischen Startup-Kultur.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, großzügige Boni und echte Wachstumschancen.
- Weitere Informationen: Wachse in einem unterstützenden Umfeld, das Vielfalt schätzt und fördert.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft des Marketings und habe einen echten Einfluss auf Millionen von Nutzern.
- Qualifikationen: Erfahrung in Statistik, Python und SQL sowie starke Kommunikationsfähigkeiten.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Dies ist kein gewöhnlicher Job. Almedia ist ein Ort, an dem diejenigen, die härter pushen wollen, ihre Karrieren schneller vorantreiben können als irgendwo sonst. Wir streben danach, Deutschlands zweites bootstrapped Unicorn zu werden. Almedia ist bereits Europas drittschnellstwachsende Firma im Jahr 2025 (FT1000). Wir bauen die Zukunft des Marketings, indem wir unsere Community von über 70 Millionen Nutzern für die Interaktion mit den Produkten unserer Werbetreibenden belohnen. Wir bieten eine neue Möglichkeit, Nutzer für die größten Unternehmen der Welt zu gewinnen.
Sie übernehmen die Verantwortung für die schwierigsten ML-Probleme in den Produkten und dem Wachstum von Almedia. Dies ist eine praktische Rolle für jemanden, der erkennt, was am wichtigsten ist, die technische Richtung festlegt und diese mit minimaler Aufsicht von Anfang bis Ende vorantreibt.
Typen von Problemen, die Sie lösen werden:- Entwicklung und Verantwortung für die Strategie von Nutzerbelohnungssystemen in großem Maßstab, basierend auf Verhaltenssignalen und Marktdynamik
- Architektur von Echtzeit-Personalisierungssystemen für Belohnungswerte, die in Produktionsgröße arbeiten
- Definition, wie wir unterperformende Kampagnen erkennen und diagnostizieren, sowie den Aufbau der Systeme, die darauf reagieren
- Eigenverantwortliche Lieferung von hochwirksamen ML-Systemen: von der Problemdefinition bis zur Produktion und Iteration
- Festlegung des technischen Standards für ML in der Organisation, Etablierung von Best Practices und Erhöhung der Qualität der Entscheidungen
- Definition, wo ML den größten Geschäftswert schafft und entsprechende Roadmaps ausrichten
- Anwendung fortgeschrittener statistischer und kausaler Inferenzmethoden mit Sorgfalt und Produktionsbereitschaft
- Partnerschaft mit Produkt- und Engineering-Leitung, um zu gestalten, wie technische Fähigkeiten mit strategischen Prioritäten übereinstimmen
- Eine nachweisliche Erfolgsbilanz bei der eigenständigen Bearbeitung von mehrdeutigen, hochwirksamen Problemen von den ersten Prinzipien bis zur Produktion
- Tiefe Expertise in Statistik, kausaler Inferenz und Experimentierung in großem Maßstab
- Beherrschung von Python und SQL, mit umfangreicher praktischer Erfahrung in Cloud- und Produktionssystemen
- Eine Geschichte der Festlegung technischer Richtungen und der Erhöhung des Standards für Ingenieurteams um Sie herum
- Die Kommunikationsfähigkeit, sowohl Ingenieure als auch leitende Geschäftsinteressierte zu beeinflussen
- Leidenschaft für Gaming und ein starkes Gespür für das Verhalten von Spielern
- Erfahrung in Adtech, Monetarisierungsplattformen oder der Glücksspielindustrie
- Vertrautheit mit Gaming-KPIs wie pLTV, Retention und ROAS
Warum Almedia?
- Skalierung mit Almedia: Haben Sie einen echten Einfluss und wachsen Sie zusammen mit einem Startup, das von Tag eins profitabel war.
- Wachstumsumfeld: Wir ermutigen alle Mitarbeiter, Verantwortung für Projekte zu übernehmen und ständig den Standard zu erhöhen.
- Mehr tun, mehr bekommen: Großzügiges Bonussystem, um sicherzustellen, dass großartige, proaktive Arbeit geschätzt wird.
Wir glauben daran, Talente zu fördern, alle Fähigkeitsstufen während des Einstellungsprozesses zu bewerten und einen klaren Wachstumsweg zu bieten. Almedia ist ein Arbeitgeber, der Chancengleichheit bietet. Wir schätzen Vielfalt und ermutigen Personen aus allen Hintergründen, sich zu bewerben.
Principal Machine Learning Engineer Arbeitgeber: Apply
Almedia ist ein herausragender Arbeitgeber, der Ihnen die Möglichkeit bietet, in einem dynamischen und schnell wachsenden Umfeld zu arbeiten, das bereits als Europas drittschnellstes Unternehmen ausgezeichnet wurde. Hier haben Sie die Chance, Ihre Karriere als Principal Machine Learning Engineer voranzutreiben, während Sie an innovativen Projekten arbeiten und von einem großzügigen Bonussystem profitieren. Unsere Unternehmenskultur fördert Eigenverantwortung und kontinuierliches Lernen, sodass Sie nicht nur einen bedeutenden Einfluss auf unsere Produkte haben, sondern auch Ihre Fähigkeiten weiterentwickeln können.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Principal Machine Learning Engineer erhalten könnten
✨Wende dich an die richtigen Communities
Schau dir Online-Communities und Foren an, die sich um Data Science drehen, wie Kaggle oder GitHub. Engagiere dich dort aktiv, teile deine Projekte und lerne von anderen – das wird dir helfen, nicht nur einen Fuß in die Tür zu bekommen, sondern auch wertvolle Kontakte zu knüpfen.
✨Präsentiere deine Daten-Projekte
Baue ein Portfolio auf, das deine besten Projekte zeigt. Nutze Plattformen wie GitHub oder eine persönliche Webseite, um deine Arbeiten zu veröffentlichen. Arbeitgeber im Data Science-Bereich schauen oft direkt auf praktische Erfahrungen, also zeig, was du drauf hast!
✨Nimm an Meetups und Hackathons teil
Besuche lokale Data Science-Meetups oder nehme an Hackathons teil. Diese Veranstaltungen sind nicht nur super, um dein Wissen zu erweitern, sondern auch Gold wert für Networking. Du lernst Fachkollegen kennen und kannst auf Lockere Art und Weise Eventualjobs ergattern.
✨Direkte Bewerbungen über unsere Seite
Vergiss nicht, direkt auf unserer Website nach Stellenangeboten bei Apply zu schauen. Hier kannst du dich auf offene Datenwissenschaftsstellen bewerben und zeigst damit direktes Interesse, das viele Arbeitgeber schätzen!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Principal Machine Learning Engineer mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Lass deine Daten sprechen!:In einem Bereich wie Data Science ist es entscheidend, dass du deine praktischen Fähigkeiten präsentierst. Wenn du an Projekten gearbeitet hast, die deine Analysefähigkeiten oder dein Wissen über Machine Learning demonstrieren, teile sie in deinem Lebenslauf oder füge einen Link zu deinem GitHub-Portfolio bei. Die Daten, die du analysiert hast, und die Tools, die du verwendest, sollten klar hervorgehoben werden.
Ergebnisse quantifizieren!:Unterstütze deine Erfahrung mit quantifizierbaren Ergebnissen. Zeige, wie du durch deine Analysen oder Modelle zur Entscheidungsfindung beigetragen hast oder wie deine Berechnungen den Rohdaten neue Erkenntnisse entlockt haben. Arbeitgeber in der Data Science sind oft an konkreten Verbesserungen und Effizienzsteigerungen interessiert!
Erläutere deine Lernbereitschaft!:Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, zeige in deinem Anschreiben, dass du bereit bist, zu lernen und dich weiterzuentwickeln. Sprich über deine Neugier für neue Technologien oder Methoden im Data Science Bereich. Vielleicht hast du auch Kurse besucht oder Zertifikate erworben, die deine Begeisterung zeigen!
Die richtige technische Sprache!:Achte darauf, dass deine Bewerbung alle relevanten technischen Begriffe enthält, die in der Data Science gebräuchlich sind. Nenne spezifische Programmier- und Analysetools wie Python, R oder SQL, die du beherrschst. Dies macht es für die Rekrutierer einfacher, schnell zu erkennen, dass du für die Rolle als Principal Machine Learning Engineer bei Apply gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Apply vorbereitet
✨Bereite deine technischen Skills vor
In einem Vorstellungsgespräch für eine Data-Science-Position wird oft dein Wissen über Tools wie Python, R oder SQL getestet. Mach dich mit gängigen Algorithmen und deren Einsatzmöglichkeiten vertraut, denn technische Fragen können schnell kommen. Lass uns sicherstellen, dass du in diesen Bereichen glänzt!
✨Verschaffe dir einen Überblick über Projekte
Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, ist es wichtig, dass du konkrete Erfahrungen und Projekte vorweisen kannst. Wenn du bereits an Data-Science-Projekten gearbeitet hast, sei bereit, diese in der Tiefe zu erläutern und zu diskutieren, wie du die Probleme gelöst hast. Dein Portfolio kann hier einen echten Unterschied machen!
✨Vorbereitung auf case studies
In Data-Science-Interviews sind case studies und praktische Probleme häufig Teil des Gesprächs. Übe, wie du strukturiert und logisch an solche Aufgaben herangehst. Arbeitgeber möchten sehen, wie du Daten analysierst und Lösungen entwickelst – bring also deine analytischen Fähigkeiten mit!
✨Zeige deine Leidenschaft für Daten
Mehr denn je geht es bei einer Vollzeitstelle darum, dass du nicht nur die Skills hast, sondern auch wirklich für das Feld brennst. Teile Anekdoten oder Erfahrungen, die zeigen, wie du zur Datenwissenschaft gekommen bist und was dich fasziniert. Diese Begeisterung kann für Apply entscheidend sein!
