Machine Learning Engineering Lead (m/f/d) - Berlin

Standort: Wir sind flexibel! Kommen Sie zu uns nach Hamburg, Berlin, Athen oder Barcelona. Die Marketplace-Abteilung ist das Herzstück unserer Plattform und besteht aus Produktmanagement, Daten und Engineering. Gemeinsam als Team werden wir unser Preisprodukt entwickeln, das zu höherem Kundenengagement, besserer Auslastung des Angebots und letztendlich zu einer ausgewogenen Nachfrage- und Angebotslage führt.

Als Machine Learning Engineering Lead im Marketplace arbeiten Sie eng mit den Produkt- und Engineering-Managern zusammen, um die bestehenden Produkte wie Surge- oder Nachfrageprognosen zu verbessern und zukünftige Möglichkeiten zur Verbesserung der Marketplace-Leistung zu evaluieren. Sie sind verantwortlich für ein Team von 4 bis 6 Machine Learning Engineers, unterstützen und fördern deren Entwicklung und sind verantwortlich für die Datenstrategie des Marketplace in Zusammenarbeit mit dem Data Science Lead, um die hohe Qualität unserer Datenprodukte sicherzustellen.

Ihre täglichen Abenteuer umfassen:

• Hands-on-Mentoring der MLEs zur Verbesserung der Architektur, Zuverlässigkeit und Überwachung unserer Systeme, während Sie deren Vorgesetzter sind und auch der Einstellungsmanager für diese Rolle sind.
• In enger Zusammenarbeit mit dem Data Science Lead und den Engineering-Managern die richtigen Prioritäten für ihre Teams setzen, verschiedene Komponenten der ML-Engineering-Infrastruktur und -Prozesse konzipieren und implementieren, um den Einfluss und den Wert der Datennutzung für alle Stakeholder in unserem zunehmend komplexen Marktumfeld zu maximieren.
• Effektive Zusammenarbeit zwischen Produktmanagern, Data Scientists, Machine Learning Engineers, Data Engineers und funktionsübergreifenden Engineering-Teams zu fördern.
• Durch strategisches Denken, Geschäftswissen und aktuelle Entwicklungen im MLE dem Team helfen, komplexe Probleme zu identifizieren, zu verstehen, zu strukturieren und zu lösen sowie Echtzeit-Datenprodukte zu verbessern und zu produzieren.
• Die Interessen der MLEs im Unternehmen vertreten und die Geschwindigkeit und Qualität der Lieferung verbessern.

Unser Datastack: Python | MLFlow | Databricks | Presto/Trino | Tableau | Airflow | Metabase & mehr

Um in dieser Rolle erfolgreich zu sein:

• Sie sind ein Problemlöser, detailorientiert und selbstmotiviert, der in einem innovativen, hochmotivierten Umfeld gedeiht und technische, produktbezogene, geschäftliche und führungsbezogene Perspektiven kombiniert.
• Sie sind ein hands-on-Führungskraft und tief im Code, wissen aber auch, wann Sie effektiv delegieren und Ihren direkten Mitarbeitern helfen können, in ihren Karrieren zu wachsen.
• Ausgezeichnete Kommunikationsfähigkeiten und die Fähigkeit, mit internen und externen Stakeholdern zu interagieren und end-to-end Prozesse und Projekte zu steuern.
• Erfahrung in der Führung und Entwicklung leistungsstarker Datenteams und der Zusammenarbeit mit funktionsübergreifenden Engineering-Teams.
• Förderung von Arbeitsweisen zwischen Machine Learning Engineers, Data Engineers und Data Scientists.
• Eine Geschichte der Leitung und Unterstützung erfolgreicher Datenprojekte sowie die Fähigkeit, Projektziele, Ressourcen, Zeitpläne und Methoden klar an alle Stakeholder zu definieren.
• Starke analytische und Problemlösungsfähigkeiten.
• Fähigkeit, in einem schnelllebigen und kollaborativen Umfeld zu gedeihen.
• Als Vorbild in Pragmatismus fungieren, um Lösungen für Ihr Team zu finden.

VORTEILE & LEISTUNGEN IM ÜBERBLICK:

• Flexible Arbeitszeiten
• Sabbatical- und Sonderurlaubsrichtlinien
• WeRoad-Partnerschaft
• Geburtstag, 24. + 31. Dezember frei
• Mobilitätsguthaben
• Krankenversicherung
• Mitarbeiterunterstützungsprogramm

DIVERSITÄT, GLEICHBERECHTIGUNG & INKLUSION:

FREE NOW ist ein Arbeitgeber, der Chancengleichheit bietet, und wir berücksichtigen qualifizierte Bewerber unabhängig von Rasse, Religion, nationaler Herkunft, Geschlecht, Geschlechtsidentität, sexueller Orientierung, Behinderung oder Alter. Wir möchten, dass Sie wachsen und sich weiterentwickeln und Ihr wahres Ich zur Arbeit bringen.