Machine Learning Engineering Manager - Evaluations

Wir suchen einen Machine Learning Engineering Manager, der ein Team von erstklassigen Research Scientists und Machine Learning Engineers coacht, produktionsbereite Evaluierungssysteme aufbaut und modernste ML-Fähigkeiten in ansprechende Produkterlebnisse umsetzt. Wenn Sie gerne rigoröse Technik mit praktischer Anwendung verbinden und anderen beim Lösen schwieriger technischer Probleme helfen, könnte dies die richtige Rolle für Sie sein.

Sie werden ein Team von leistungsstarken Machine Learning Engineers und Research Scientists (EU-basiert) leiten und entwickeln, die die Zukunft der KI im großen Maßstab vorantreiben. Ihr Fokus liegt auf der Festlegung strategischer technischer Richtungen, dem Coaching anderer zur Bereitstellung wirkungsvoller Ingenieurlösungen und der Gewährleistung des Einsatzes robuster, skalierbarer ML-Systeme in der Produktion.

Zu Ihren Aufgaben gehören:

• Coaching und Mentoring eines leistungsstarken Teams von Machine Learning Engineers und Research Scientists.
• Verantwortung für die Evaluierungsinfrastruktur — Design, Aufbau und Wartung robuster Evaluierungssysteme, Qualitätsmetriken, Sicherheitsüberwachung, Red-Teaming, Wettbewerbsbenchmarking — um die Unternehmensbereitschaft und Benutzerzufriedenheit im großen Maßstab zu gewährleisten.
• Aufbau automatisierter Metriken, die zuverlässig das menschliche ästhetische Urteil über Dimensionen wie visuelle Hierarchie, Layout-Kohärenz, Typografie und Markenanpassung vorhersagen.
• Beratung zu menschlichen Evaluierungs-Pipelines und Schließen der Schleife zwischen Benutzersignalen und Modellverbesserungen.
• Festlegung der technischen Strategie in Übereinstimmung mit Canavas KI- und Produktzielen.
• Leitung der Ingenierrichtung über Modellbereitstellung, Evaluierungsinfrastruktur und Produktionssysteme.
• Zusammenarbeit mit anderen Abteilungen, um sicherzustellen, dass ML-Fähigkeiten in zuverlässige Produktwirkungen übersetzt werden.

Qualifikationen:

• Haben Maschinenlern-Ingenieurteams geleitet, mit einer starken Erfolgsbilanz im Coaching und der Bereitstellung von Produktionssystemen.
• Besitzen Expertenwissen in der Bereitstellung und Skalierung generativer Modelle (Diffusion, GANs, VAEs, LLMs) in Produktionsumgebungen mit starkem Fokus auf visuelle Modelle (Bild, Video, Design).
• Bringen praktische Erfahrung im Aufbau von ML-Infrastrukturen, Evaluierungspipelines und Überwachungssystemen im großen Maßstab mit.
• Exzellente Fähigkeiten zur Erstellung datengestützter Evaluierungsmethoden, die Benutzeranalysen und Produktionsmetriken in klare, umsetzbare Erkenntnisse umwandeln.
• Haben starke Systemdesignfähigkeiten und Erfahrung mit MLOps, Modellbereitstellung und Produktionszuverlässigkeit.
• Haben Erfahrung mit visueller Qualitätsbewertung, ästhetischer Modellierung oder Lernen menschlicher Präferenzen — Bonus, wenn Sie die Lücke zwischen automatisierten Metriken und menschlichen Bewertern angegangen sind.
• Verstehen Designprinzipien (Hierarchie, Balance, Typografie, Farbtheorie) gut genug, um sie als messbare Signale zu operationalisieren.
• Gedeihen in kollaborativen Umgebungen und kommunizieren klar mit technischen und nicht-technischen Zielgruppen.
• Bleiben Sie über aktuelle Forschungstrends und bewährte Ingenieurepraktiken informiert und sind motiviert durch kontinuierliches Lernen.

Vorteile:

• Aktienpakete - wir möchten, dass unser Erfolg auch Ihrer ist.
• Inklusive Elternzeitregelung, die alle Eltern und Betreuer unterstützt.
• Ein jährliches Vibe & Thrive-Zuschuss zur Unterstützung Ihres Wohlbefindens, sozialer Verbindungen, Homeoffice-Setups und mehr.
• Flexible Urlaubsoptionen, die es Ihnen ermöglichen, eine Kraft für das Gute zu sein, Zeit zum Auftanken zu nehmen und Sie persönlich zu unterstützen.

Zusätzliche Informationen: Besuchen Sie lifeatcanva.com für weitere Informationen. Wir treffen Einstellungsentscheidungen basierend auf Ihrer Erfahrung, Ihren Fähigkeiten und Ihrer Leidenschaft sowie darauf, wie Sie Canva und unsere Kultur bereichern können. Bitte teilen Sie uns bei Ihrer Bewerbung die Pronomen mit, die Sie verwenden, und alle angemessenen Anpassungen, die Sie während des Interviewprozesses benötigen.