Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und betreibe cloud-native Daten- und ML-Infrastrukturen für Echtzeitanalysen.
- Unternehmen: Wachsendes Team bei Twilio, das die Zukunft der Kommunikation mit KI gestaltet.
- Vorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, Gesundheitsleistungen, Remote-Arbeit und berufliche Entwicklung.
- Weitere Informationen: Dynamische Umgebung mit klaren Wachstums- und Mentoring-Möglichkeiten.
- Warum dieser Job: Sei Teil eines innovativen Teams und gestalte die Zukunft der Kundeninteraktionen.
- Qualifikationen: Erfahrung in Python, SQL und ML-Systemen; Teamarbeit und analytisches Denken sind wichtig.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Anforderungen:
- B.S. in Informatik, Datenengineering, Elektrotechnik, Mathematik oder verwandtem Bereich – oder gleichwertige praktische Erfahrung
- 4-8 Jahre Erfahrung im Aufbau und Betrieb von Daten- oder ML-Systemen in der Produktion
- Versiert in Python und SQL; vertraut mit den Grundlagen der Softwareentwicklung (Tests, Versionskontrolle, Code-Reviews)
- Praktische Erfahrung mit ETL/ELT-Orchestrierungstools (z.B. Airflow, Dagster) und Cloud-Datenbanken (Snowflake, BigQuery oder Redshift)
- Vertrautheit mit ML-Lifecycle-Tools wie MLflow, SageMaker, Vertex AI oder ähnlichem
- Grundkenntnisse in Docker und Kubernetes sowie mindestens einer großen Cloud-Plattform (AWS, GCP oder Azure)
- Verständnis von Datenmodellierung, Konzepten des verteilten Rechnens und Streaming-Frameworks (Spark, Flink oder Kafka Streams)
- Starke analytische Denkweise, Kommunikationsfähigkeiten und ein ausgeprägtes Gefühl für Eigenverantwortung, Neugier und kontinuierliches Lernen
- (Wünschenswert) Erfahrung mit Twilio Segment, Kafka/Kinesis oder anderen Hochdurchsatz-Ereignisbussen
- (Wünschenswert) Kenntnisse in Infrastructure-as-Code (Terraform, Pulumi) und GitHub-basierten CI/CD-Pipelines
- (Wünschenswert) Praktisches Wissen über generative KI-Workflows, Feinabstimmung von Basis-Modellen oder Vektordatenbanken
- (Wünschenswert) Beiträge zu Open-Source-Daten-/ML-Projekten oder veröffentlichte technische Präsentationen/Blogs
- (Wünschenswert) Branchenerfahrung in Kommunikation, Marketingautomatisierung oder Kundenengagement-Analytik
Was die Stelle beinhaltet:
- Arbeiten Sie im schnell wachsenden AI & Data Platform-Team von Twilio als L3 Machine Learning und Data Engineer
- Sie entwerfen, bauen und betreiben die cloud-native Daten- und ML-Infrastruktur, die jede Kundeninteraktion antreibt und es den Produktteams und Kunden von Twilio ermöglicht, von Rohereignissen zu Echtzeit-Intelligenz zu wechseln
- Dies ist eine praktische, builder-fokussierte Rolle, die klare technische Verantwortung, Mentoring und Wachstum innerhalb eines Unternehmens bietet, das die Zukunft der Kommunikation mit KI definiert
- Architektur, Implementierung und Wartung skalierbarer Datenpipelines und Feature-Stores für Batch- und Echtzeitarbeitslasten
- Erstellen Sie reproduzierbare ML-Trainings-, Evaluierungs- und Inferenz-Workflows mit modernen Orchestrierungs- und MLOps-Tools
- Integrieren Sie Ereignisströme aus Twilio-Produkten (z.B. Messaging, Voice, Segment) in einheitliche, analysierbare Datensätze
- Überwachen, testen und verbessern Sie die Datenqualität, Modellleistung, Latenz und Kosten
- Zusammenarbeit mit Produkt-, Datenwissenschafts- und Sicherheitsteams, um resiliente, konforme Dienste bereitzustellen
- Automatisieren Sie die Bereitstellung mit CI/CD, Infrastructure-as-Code und Best Practices der Container-Orchestrierung
- Erstellen Sie klare Dokumentationen, Dashboards und Runbooks; teilen Sie Wissen durch Code-Reviews und Brown-Bag-Sitzungen
- Verinnerlichen Sie die Werte von Twilio „Wir sind Builder“, indem Sie Verantwortung für Probleme übernehmen und diese bis zur Lösung vorantreiben
Staff Machine Learning Engineer Arbeitgeber: Deepstreamtech
Twilio ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern die Möglichkeit bietet, in einem dynamischen und innovativen Umfeld zu arbeiten. Mit einem starken Fokus auf persönliche und berufliche Weiterentwicklung fördert Twilio eine Kultur des kontinuierlichen Lernens und der Zusammenarbeit, während die Mitarbeiter an spannenden Projekten im Bereich KI und Dateninfrastruktur arbeiten. Die Lage und die Ressourcen des Unternehmens ermöglichen es den Mitarbeitern, ihre technischen Fähigkeiten auszubauen und aktiv zur Zukunft der Kommunikation beizutragen.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Staff Machine Learning Engineer erhalten könnten
✨Netzwerken, Netzwerken, Netzwerken!
Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit Leuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Lass uns nicht nur auf die Stellenanzeigen warten, sondern aktiv nach Verbindungen suchen und Gespräche führen!
✨Sei bereit für technische Interviews!
Mach dich mit den gängigen Fragen und Herausforderungen im Bereich Machine Learning vertraut. Übe Coding-Challenges und sei bereit, deine Lösungen zu erklären – wir wissen, dass du das kannst!
✨Präsentiere deine Projekte!
Hast du an coolen ML-Projekten gearbeitet? Zeig sie! Erstelle ein Portfolio oder eine GitHub-Seite, um deine Fähigkeiten zu demonstrieren. Lass uns die Recruiter beeindrucken!
✨Bewirb dich direkt über unsere Website!
Wir bei StudySmarter lieben es, wenn du dich direkt über unsere Plattform bewirbst. So können wir sicherstellen, dass deine Bewerbung die Aufmerksamkeit bekommt, die sie verdient!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Staff Machine Learning Engineer mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Mach deine Hausaufgaben:Bevor du deine Bewerbung abschickst, schau dir unsere Website genau an. Verstehe, was wir bei StudySmarter machen und wie du mit deinen Fähigkeiten zu unserem Team passen kannst. Das zeigt uns, dass du wirklich interessiert bist!
Sei konkret und präzise:Wenn du über deine Erfahrungen sprichst, sei spezifisch! Nenne konkrete Projekte oder Technologien, die du verwendet hast. Das hilft uns, ein klares Bild von deinem Können zu bekommen und wie du in unser Team passt.
Zeig deine Leidenschaft für ML:Wir suchen nach Leuten, die nicht nur die technischen Skills haben, sondern auch eine echte Leidenschaft für Machine Learning und Datenengineering mitbringen. Teile in deiner Bewerbung, warum du dich für diesen Bereich begeisterst und was dich antreibt!
Bewirb dich direkt über unsere Website:Um sicherzustellen, dass deine Bewerbung nicht verloren geht, bewirb dich bitte direkt über unsere Website. So können wir deine Unterlagen schnell und effizient bearbeiten und du bist einen Schritt näher dran, Teil unseres Teams zu werden!
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Deepstreamtech vorbereitet
✨Mach dich mit den Technologien vertraut
Stelle sicher, dass du die in der Stellenbeschreibung genannten Technologien und Tools gut verstehst. Wenn du Erfahrung mit Python, SQL oder ETL/ELT-Tools wie Airflow hast, bringe konkrete Beispiele aus deiner bisherigen Arbeit mit, um deine Fähigkeiten zu demonstrieren.
✨Bereite dich auf technische Fragen vor
Erwarte technische Fragen zu Themen wie Datenmodellierung, verteilte Systeme und MLOps. Übe, wie du deine Ansätze zur Lösung von Problemen erklären kannst, und sei bereit, deine Denkweise während des Problemlösungsprozesses zu teilen.
✨Zeige deine Kommunikationsfähigkeiten
Da die Rolle auch die Zusammenarbeit mit verschiedenen Teams erfordert, ist es wichtig, deine Kommunikationsfähigkeiten zu zeigen. Bereite Beispiele vor, in denen du erfolgreich mit anderen zusammengearbeitet hast, um ein gemeinsames Ziel zu erreichen.
✨Sei bereit, Fragen zu stellen
Am Ende des Interviews solltest du Fragen stellen, die dein Interesse an der Rolle und dem Unternehmen zeigen. Frage nach den Herausforderungen, die das Team derzeit hat, oder nach den nächsten Schritten in der Entwicklung der AI & Data Platform bei Twilio.
