Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle skalierbare ML-Infrastrukturen und arbeite an personalisierten Einkaufserlebnissen.
- Unternehmen: Idealo, ein innovatives Unternehmen im Herzen Berlins.
- Vorteile: Kostenloses Frühstück, Mittagessen, Fitnessangebote und individuelle Weiterbildungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Dynamisches Arbeitsumfeld mit tollen Teamevents und Karrierechancen.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft des Einkaufens mit modernster Technologie und einem kreativen Team.
- Qualifikationen: Mindestens drei Jahre Erfahrung in ML- oder Cloud-Engineering und starke Python-Kenntnisse.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 55000 - 70000 € pro Jahr.
Jeder bei idealo trifft Entscheidungen auf der Grundlage von Daten. Unsere Vision ist es, idealo von einer transaktionalen Preisvergleichsplattform in einen personalisierten Einkaufsbegleiter zu verwandeln, der die Nutzer während ihrer gesamten Produktentdeckungsreise inspiriert.
Um diese Vision Wirklichkeit werden zu lassen, suchen wir einen Machine Learning Engineer (m|f|x), der leidenschaftlich daran interessiert ist, skalierbare, cloud-native Machine Learning Systeme zu entwickeln. In einem interdisziplinären Team, das aus Produktmanagern, UX-Designern, Software-Ingenieuren und Data Scientists besteht, werden Sie dazu beitragen, personalisierte Erlebnisse zu schaffen, die das Einkaufen für Millionen von Nutzern relevanter, ansprechender und inspirierender machen.
Über Ihre neue RolleSie werden eine der strategischsten Produktinitiativen von idealo mitgestalten: Personalisierung. Sie arbeiten eng mit unseren Data Scientists während des gesamten Lebenszyklus des maschinellen Lernens zusammen. Während sie sich auf die Entwicklung und Validierung von Machine Learning Modellen konzentrieren, liegt Ihr Fokus auf dem Design der Cloud-Infrastruktur, ML-Pipelines und operativen Werkzeugen, die es diesen Modellen ermöglichen, zuverlässig zu laufen, effizient zu skalieren und kontinuierlich in der Produktion zu verbessern.
In dieser Rolle werden Sie:- Skalierbare Machine Learning Infrastruktur auf AWS aufbauen und betreiben.
- Produktionsbereite ML-Pipelines entwerfen, entwickeln und bereitstellen, die Training, Inferenz, Überwachung und automatisches Retraining abdecken.
- Machine Learning Modelle für personalisierte Empfehlungen, Entdeckungsfeeds, Suchranking und verwandte Anwendungsfälle in die Produktion bringen.
- Cloud-native Infrastruktur unter Verwendung von Infrastructure as Code und modernen CI/CD-Praktiken aufbauen.
- Die hohe Verfügbarkeit, Beobachtbarkeit und operationale Exzellenz von ML-Systemen sicherstellen.
- Eng mit Software-Ingenieuren, Data Scientists, Produktmanagern und UX-Designern zusammenarbeiten, um personalisierte Kundenerlebnisse kontinuierlich zu verbessern.
- Mindestens drei Jahre Berufserfahrung als Machine Learning Engineer, Software Engineer oder Cloud Engineer, einschließlich Erfahrung mit produktiven ML-Systemen.
- Starke Python-Programmierkenntnisse und Erfahrung im Aufbau cloud-nativer Lösungen, idealerweise auf AWS.
- Praktische Erfahrung mit Infrastructure as Code, wie Terraform oder CDK, sowie CI/CD-Pipelines.
- Erfahrung mit ML-Plattformen wie AWS SageMaker oder vergleichbaren Technologien, einschließlich Bereitstellung, Betrieb und Überwachung von Modellen in der Produktion.
- Solides Wissen über Konzepte des maschinellen Lernens und Modellbewertung; Erfahrung mit Empfehlungssystemen, Suche, Ranking, Vektorsuche oder Embeddings ist ein großer Vorteil.
- Starke Kommunikations- und Kollaborationsfähigkeiten über technische und nicht-technische Teams hinweg, mit ausgezeichneten schriftlichen und mündlichen Englischkenntnissen; Deutsch ist ein Plus.
Sie möchten sich weiterbilden? Wir nehmen Ihre persönlichen Entwicklungsziele ernst und bieten Ihnen neben unserem idealo Learning Hub, eLearning-Angeboten (z.B. Udemy), Coaching & Mediation auch die Möglichkeit, individuell von einem zusätzlichen Lern- und Entwicklungsetat zu profitieren.
Und was ist mit dem Büro? Unser Büro im Herzen Berlins bietet ein kostenloses Bio-Frühstück, ausgezeichnetes kostenloses Mittagessen (vegan und vegetarisch) sowie kostenlosen Kaffee, Limonade und After-Work-Bier, zusätzlich zum „Standard-Kicker“. Es hat auch eine fabelhafte Dachterrasse mit Blick auf ganz Berlin, wo Sie sich mit Kollegen aus unserer Unternehmensgruppe vernetzen können.
Benötigen Sie zusätzliche Unterstützung in verschiedenen Lebensbereichen? Wir bieten kostenlose Beratung und Unterstützung in allen Lebensbereichen (beruflich, privat, Familie, Gesundheit usw.) in Zusammenarbeit mit dem pme-Familienservice.
Sie möchten volle Flexibilität auf Ihrem Weg zur Arbeit und darüber hinaus? Kein Problem mit einem Jobrad oder Deutschlandticket - und es ist auch umweltfreundlich!
Wollen Sie fit bleiben? Wir bieten viele verschiedene Fitness- und Sportmöglichkeiten, wie eine Mitgliedschaft bei Urban Sports oder Gympass, die Ihren persönlichen Bedürfnissen entsprechen.
Und was gibt es sonst noch? Natürlich muss der Erfolg gefeiert werden! Neben Teamevents können Sie auch große Unternehmensveranstaltungen und andere Momente der organisierten Verbindung mit anderen im Unternehmen und Ihrem Team im Laufe des Jahres erwarten!
Machine Learning Ops Engineer - Personalization (m|w|d) Arbeitgeber: DUDE CHEM
Doctolib ist ein herausragender Arbeitgeber, der Ihnen die Möglichkeit bietet, die Infrastruktur eines führenden Healthtech-Unternehmens in Europa zu gestalten. Mit einem starken Fokus auf Mitarbeiterentwicklung und einer Kultur der proaktiven Zuverlässigkeit profitieren Sie von flexiblen Arbeitsmodellen, umfangreichen Sozialleistungen und einem unterstützenden Umfeld, das Innovation und Teamarbeit fördert. Hier haben Sie die Chance, nicht nur technische Exzellenz zu erreichen, sondern auch einen direkten Einfluss auf die Gesundheitsversorgung in Europa zu nehmen.