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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und validiere Machine Learning Modelle für spannende Projekte.
- Arbeitgeber: Expedia, Inc. - ein innovatives Unternehmen in einer inklusiven Umgebung.
- Mitarbeitervorteile: Umfassendes Leistungspaket, großzügige Freizeit und flexibles Arbeitsmodell.
- Andere Informationen: Kollaborative Kultur mit hervorragenden Karrieremöglichkeiten.
- Warum dieser Job: Nutze deine ML-Fähigkeiten, um echte Auswirkungen in der Reisebranche zu erzielen.
- Gewünschte Qualifikationen: PhD oder MS in einem quantitativen Bereich und Erfahrung in der Bereitstellung von ML-Modellen.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 45000 - 65000 € pro Jahr.
Expedia, Inc. in Geneva sucht einen erfahrenen Machine Learning Engineer zur Entwicklung und Validierung von Machine Learning-Modellen. Der ideale Kandidat hat einen PhD oder MS in einem quantitativen Bereich und mindestens ein Jahr Berufserfahrung in der Bereitstellung von ML-Modellen. Kenntnisse in Python und SQL, starkes statistisches Wissen und Teamfähigkeit sind unerlässlich.
Diese Rolle bietet ein umfassendes Leistungspaket, großzügige Freizeit und ein flexibles Arbeitsmodell in einer integrativen Umgebung.
ML Scientist II: Build Production Models & A/B Tests Arbeitgeber: Expedia, Inc.
Kontaktperson:
Expedia, Inc. HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: ML Scientist II: Build Production Models & A/B Tests
✨Tipp Nummer 1
Netzwerken ist der Schlüssel! Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit anderen ML-Profis in Kontakt zu treten. Lass uns gemeinsam Verbindungen aufbauen und vielleicht sogar einen Insider-Tipp für die Stelle bei Expedia bekommen!
✨Tipp Nummer 2
Bereite dich auf technische Interviews vor! Übe deine Python- und SQL-Kenntnisse, indem du an realen Projekten arbeitest oder Online-Kurse machst. Wir können dir helfen, die besten Ressourcen zu finden, um deine Fähigkeiten aufzufrischen.
✨Tipp Nummer 3
Sei bereit, deine Projekte zu präsentieren! Erstelle ein Portfolio, das deine besten Arbeiten zeigt, insbesondere solche, die A/B-Tests oder Produktionsmodelle beinhalten. Zeig uns, was du kannst, und wir helfen dir, es ins rechte Licht zu rücken!
✨Tipp Nummer 4
Bewirb dich direkt über unsere Website! Das gibt dir die beste Chance, gesehen zu werden. Lass uns gemeinsam sicherstellen, dass deine Bewerbung heraussticht und du die Aufmerksamkeit bekommst, die du verdienst!
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: ML Scientist II: Build Production Models & A/B Tests
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Mach deine Bewerbung persönlich!: Zeig uns, wer du wirklich bist! Verwende eine freundliche und authentische Sprache in deinem Anschreiben. Erzähl uns von deinen Erfahrungen und warum du genau zu uns passt.
Betone deine technischen Skills!: Da wir nach jemandem suchen, der sich mit Python und SQL auskennt, solltest du diese Fähigkeiten klar hervorheben. Nenn konkrete Projekte oder Erfahrungen, die deine Kenntnisse unter Beweis stellen.
Statistik ist wichtig!: Stelle sicher, dass du deine statistischen Kenntnisse in deiner Bewerbung erwähnst. Zeig uns, wie du diese Fähigkeiten in der Vergangenheit angewendet hast, um Probleme zu lösen oder Modelle zu validieren.
Bewirb dich über unsere Website!: Wir empfehlen dir, deine Bewerbung direkt über unsere Website einzureichen. So stellst du sicher, dass sie schnell und effizient bei uns ankommt. Wir freuen uns darauf, von dir zu hören!
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Expedia, Inc. vorbereitest
✨Verstehe die Grundlagen von ML
Mach dich mit den grundlegenden Konzepten des maschinellen Lernens vertraut. Sei bereit, über verschiedene Algorithmen zu sprechen und wie du sie in der Praxis angewendet hast. Zeige, dass du nicht nur theoretisches Wissen hast, sondern auch praktische Erfahrungen in der Entwicklung und Validierung von Modellen.
✨Zeige deine Programmierkenntnisse
Da Python und SQL für diese Position entscheidend sind, solltest du konkrete Beispiele aus deiner bisherigen Arbeit parat haben. Bereite dich darauf vor, Fragen zu beantworten, die deine Programmierfähigkeiten testen, und bringe eventuell Code-Snippets oder Projekte mit, die du entwickelt hast.
✨Statistik ist dein Freund
Stelle sicher, dass du ein starkes Verständnis für statistische Konzepte hast, da diese für die Validierung von Modellen unerlässlich sind. Sei bereit, über A/B-Tests zu diskutieren und wie du diese in deinen Projekten eingesetzt hast, um fundierte Entscheidungen zu treffen.
✨Teamarbeit betonen
In einem kollaborativen Umfeld ist es wichtig, deine Teamfähigkeit zu zeigen. Bereite Beispiele vor, in denen du erfolgreich mit anderen zusammengearbeitet hast, um Probleme zu lösen oder Projekte voranzutreiben. Zeige, dass du offen für Feedback bist und gerne im Team arbeitest.