Machine Learning Engineer ( Consumer - Global Recommendations & AI - Machine Learning Platform )

Wir suchen einen Machine Learning Engineer, der unserem Team für globale Empfehlungen und KI auf der Machine Learning Plattform beitritt. Bei Delivery Hero gestalten Sie das globale Kundenerlebnis für Millionen von Nutzern. Ihre Arbeit hat direkten Einfluss darauf, wie wir Kunden gewinnen und binden, indem wir datengestützte, personalisierte Interaktionen schaffen.

In dieser Rolle werden Sie:

• Die Infrastruktur aufbauen, die personalisierte Erlebnisse für Millionen von Kunden weltweit ermöglicht.
• Eine skalierbare ML-Infrastruktur entwerfen, aufbauen und warten, um den gesamten ML-Lebenszyklus in großem Maßstab zu verwalten.
• ML-Engineering-Tools für die Modellentwicklung, das Modell-Workbench, das Modelltraining, das Monitoring und das Serving entwickeln und verbessern.
• Eng mit Datenwissenschaftlern und Dateningenieuren zusammenarbeiten, um deren Bedürfnisse zu verstehen und Lösungen zu entwickeln, die ihre Arbeitsabläufe optimieren.
• Moderne Technologien und öffentliche Cloud-Infrastrukturen nutzen, um hochverfügbare Systeme für mehrere Teams zu erstellen.
• Skalierbare Lösungen entwickeln und dabei Leistung und Effizienz optimieren.
• Die Schmerzpunkte der Anwendungsteams verstehen und in robuste Plattformfunktionen übersetzen.
• Proaktiv vorschlagen, wie das Team neue Technologien und Architekturen nutzen kann, um neue Anwendungsfälle zu unterstützen.

Was Sie benötigen, um erfolgreich zu sein:

• Mindestens 4 Jahre Erfahrung in der Softwareentwicklung mit praktischen Erfahrungen in modernen Programmiersprachen wie Python, Java oder Golang.
• Erfahrung in der technischen Evaluierung zur Bewertung von Technologien für Geschäftsprobleme und Vorschläge basierend auf einer umfassenden Analyse von Vor- und Nachteilen.
• Vorherige Erfahrung im Aufbau von Prototypen zur Lösung von Systemdesign-Herausforderungen mit Open-Source-Tools.
• Erfahrung im Aufbau neuer Anwendungen von Grund auf.
• Erfahrung in der tiefgehenden Analyse bestehender Systeme zur Untersuchung und Verbesserung.
• Vorherige Erfahrung im ML Engineering oder MLOps.
• Fließende Englischkenntnisse und Klarheit in der Kommunikation, sowohl schriftlich als auch mündlich.

Wünschenswert:

• Vorwissen über öffentliche Cloud-Plattformen (Google Cloud oder vergleichbar).
• Erfahrung mit CI/CD-Pipelines und Infrastructure as Code (Terraform oder vergleichbar).
• Vertrautheit mit dem ML-Engineering-Ökosystem, wie Modell-Serving, Training und Feature-Engineering-Pipelines.
• Kenntnisse in Containerisierung und Orchestrierungstools wie Docker, Kubernetes und Helm.
• Erfahrung mit ML-Tools wie Metaflow, MLflow, Argo Workflows und Cloud Notebooks.

Wir glauben, dass Vielfalt und Inklusion entscheidend sind, um nicht nur ein aufregendes Produkt, sondern auch ein großartiges Kunden- und Mitarbeitererlebnis zu schaffen. Wir ermutigen Sie, uns mitzuteilen, ob Sie spezielle Unterstützung benötigen, um ein reibungsloses Vorstellungsgespräch zu gewährleisten.