Auf einen Blick
- Aufgaben: Leite die technische Richtung für ML-Systeme zur Menüpersonalisierung und besitze den gesamten Stack.
- Unternehmen: Werde Teil von HelloFresh, dem führenden Unternehmen für Essenslösungen weltweit.
- Vorteile: Attraktive Vergütung, Aktienoptionen, flexible Arbeitszeiten und Rabatte auf HelloFresh-Boxen.
- Weitere Informationen: Arbeite in einem dynamischen, leistungsorientierten Umfeld mit globalen Kollegen.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Ernährung und beeinflusse Millionen von Menschen direkt.
- Qualifikationen: Mindestens 8 Jahre Erfahrung in der Entwicklung und dem Betrieb von Produktions-ML-Systemen.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Über HelloFresh
Bei HelloFresh möchten wir die Art und Weise, wie Menschen für immer essen, verändern, indem wir unseren Kunden hochwertige Lebensmittel und Rezepte für verschiedene Mahlzeiten anbieten. Auch nach unserem 10-jährigen Jubiläum sehen wir, dass sich diese Mission weltweit verbreitet und über unsere kühnsten Träume hinausgeht. Wir sind jetzt eine globale Lebensmittelgruppe und das weltweit führende Unternehmen für Kochboxen, aktiv in 18 Ländern auf 3 Kontinenten.
Über das Team
Die Menüpersonalisierung entscheidet, was Millionen von Kunden sehen, wenn sie HelloFresh jede Woche öffnen. Das Team besitzt die Empfehlungssysteme, die Kunden mit Rezepten in unseren globalen Märkten verbinden, und bringt Data Scientists, Backend Engineers, Data Engineers, ML Engineers und Produkt zusammen, um Ideen von Experimenten bis zur Produktion zu bringen. Die Arbeit prägt direkt das Kundenerlebnis und das Unternehmenswachstum: Wenn die Personalisierung besser wird, finden die Kunden schneller Rezepte, die sie lieben, und HelloFresh wird zu einer stärkeren wöchentlichen Gewohnheit.
Über die Rolle
Wir suchen einen technischen Leiter für die ML-Systeme der Menüpersonalisierung, jemanden, der den Empfehlungsstapel besitzt, der in der Produktion läuft. Sie werden die Richtung festlegen, wie wir die ML-Systeme hinter der Menüpersonalisierung entwerfen, bauen und betreiben, während Sie hands-on über Feature-Pipelines, Trainings-Workflows, Modellbereitstellung, Experimentierwerkzeuge und die Infrastruktur darunter bleiben. Die Entscheidungen, die Sie hier treffen, prägen die Plattform für Jahre, nicht für Quartale, und Sie werden erwartet, eine Meinung dazu zu haben, wohin die Personalisierung bei HelloFresh gehen sollte, und dies mit Daten und Nutzerbeweisen zu untermauern.
Was Sie tun werden
- Setzen Sie die technische Richtung für die ML-Systeme hinter der Menüpersonalisierung und besitzen Sie den End-to-End-Stapel: Feature-Pipelines, Trainings-Workflows, Modellbereitstellung, Experimentierwerkzeuge und Infrastruktur.
- Bringen Sie Forschung und Experimente in zuverlässige Produktionssysteme, in Partnerschaft mit Data Scientists, um Dienste bereitzustellen, die echte Latenz-, Skalierbarkeits- und Beobachtbarkeitsanforderungen erfüllen.
- Gestalten Sie die Personalisierungs-Roadmap mit Produkt- und Engineering-Führung, untermauern Sie Ihre Meinung mit Daten und Nutzerbeweisen.
- Betreiben Sie, was Sie bauen, und verbessern Sie Ihre Systeme in der Produktion, da das Versenden der Beginn des Lernzyklus ist, nicht das Ende.
- Erhöhen Sie den technischen Standard im Team durch Architekturüberprüfungen, Mentoring und das Beispiel, das Sie in der Produktion setzen.
- Gestalten Sie die langfristige Architektur und treffen Sie Plattformentscheidungen, deren Nutzen sich über Jahre hinweg auszahlt.
- Fördern Sie technische Exzellenz über die Menüpersonalisierung hinaus, indem Sie Standards setzen, die andere ML- und Datenteams übernehmen.
- Synchronisieren Sie sich mit Kollegen bei HelloFresh zu Best Practices und tragen Sie zu unternehmensweiten Ingenieureinitiativen bei, die das breitere ML- und Datenhandwerk voranbringen.
Was Sie mitbringen
- 8+ Jahre Erfahrung im Aufbau und Betrieb von Produktions-ML-Systemen, mit einer Erfolgsbilanz technischer Führung im großen Maßstab.
- Architektonische Entscheidungen in Ihrer Vergangenheit, die über mehrere Jahre Bestand hatten und Teams über Ihr eigenes hinaus beeinflussten.
- Produktionserfahrung mit Empfehlungssystemen oder großangelegter Personalisierung ist ein starkes Plus.
- Fließend in unserem Daten- und ML-Stack (Python, Spark) und unserem Backend- und Plattform-Stack (Go, Kafka, Kubernetes), mit praktischer Erfahrung in Pipelines, Modellbereitstellung und Beobachtbarkeit im großen Maßstab.
- Statistische Kompetenz, um ehrliche Experimente zu entwerfen und das Urteilsvermögen zu haben, wann ein Modell tatsächlich besser ist, im Gegensatz dazu, wann die Metriken Sie täuschen.
- Betriebsurteil, um Fehlverhalten im System zu diagnostizieren, Ursachen zu finden und Systeme zu versenden, die Sie unter realer Last debuggen können.
- Praktische Erfahrung mit KI-Tools (Claude Code, Cursor, Copilot) über gelegentliche Experimente hinaus; Sie nutzen KI-Agenten jeden Tag und haben ein praktisches Gefühl dafür, wie der Kontext, den Sie bereitstellen, die Ausgabequalität beeinflusst.
- Produktverständnis: Meinungsstark darüber, was gebaut werden sollte und warum, mit der Fähigkeit, dies mit Beweisen zu untermauern und in Geschäftswert zu übersetzen.
- Eine Neigung zum Versenden; Sie übernehmen die volle Verantwortung und beenden die letzten zwanzig Prozent.
Warum Sie es hier lieben werden
- Gestalten Sie die Zukunft der Ernährung: Spielen Sie eine Schlüsselrolle bei der Transformation, wie Millionen von Menschen essen, während wir zu einem globalen Lebensmittelunternehmen wachsen.
- Treffen Sie transformative Entscheidungen: Ihre Entscheidungen haben direkte und sofortige Auswirkungen, helfen dabei, Strategien zu gestalten, Teams zu skalieren und Führungsstile in einem sich schnell entwickelnden Geschäft neu zu definieren.
- Bauen Sie eine globale Marke auf: Schaffen Sie tiefere, nachhaltigere Verbindungen zu unseren Kunden und stellen Sie sie in den Mittelpunkt jeder Entscheidung.
- Profitieren Sie von langfristiger Vermögensbildung: Ihre Vergütung ist stark auf Eigenkapital ausgerichtet, was Ihren persönlichen Erfolg direkt mit der Zukunft des Unternehmens über unsere Virtual Stock Option (VSO) und Restricted Stock Unit (RSU) Pläne verbindet.
- Gedeihen Sie in einer leistungsstarken Umgebung: Arbeiten Sie mit ehrgeizigen, intellektuell neugierigen Kollegen auf globaler Ebene und genießen Sie eine Umgebung, die für Empowerment und Geschwindigkeit geschaffen wurde.
- Genießen Sie einen Rabatt: auf HelloFresh-Kochboxen, die direkt zu Ihnen nach Hause geliefert werden.
Flexibler Hybridansatz
Bei HelloFresh wissen wir, dass flexible Arbeitsarrangements entscheidend sind, um Ihnen zu ermöglichen, Ihre beste Arbeit zu leisten, während Sie Ihre persönlichen und Lebensbedürfnisse ausbalancieren. Die Möglichkeit, remote zu arbeiten, sowie die Gelegenheit, im Büro zu interagieren und zusammenzuarbeiten, sind Teil der Schaffung einer großartigen Mitarbeitererfahrung. Um diesen Bedürfnissen gerecht zu werden, freuen wir uns, flexible hybride Arbeit anzubieten. Flexibler Hybrid ist ein menschenzentrierter Ansatz, der auf Wahl, Vertrauen, Personalisierung basiert und Teams ermächtigt, zu wählen, wann und wie oft sie im Büro und von zu Hause aus arbeiten, zusätzlich zu Team- und Unternehmens-Tagen. Dies bedeutet mindestens 2 Tage im Büro pro Woche, wobei die meisten Teams zwischen 2-3 Tagen pro Woche im Büro sind.
Senior Staff Machine Learning Engineer, Menu Personalisation (m,f,x) 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.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Senior Staff Machine Learning Engineer, Menu Personalisation (m,f,x) erhalten könntest
✨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 DUDE CHEM 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 Senior Staff Machine Learning Engineer, Menu Personalisation (m,f,x) 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 Senior Staff Machine Learning Engineer, Menu Personalisation (m,f,x) bei DUDE CHEM gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei DUDE CHEM 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 DUDE CHEM entscheidend sein!