Auf einen Blick
- Aufgaben: Leite ein Team von Machine Learning Engineers und verbessere unsere Produkte.
- Arbeitgeber: FREENOW ist ein innovatives Unternehmen im Bereich Mobilität mit flexiblen Arbeitsmodellen.
- Mitarbeitervorteile: Genieße flexible Arbeitszeiten, Sabbaticals und Gesundheitsleistungen.
- Warum dieser Job: Werde Teil eines dynamischen Teams und forme die Zukunft der Datenprodukte.
- Gewünschte Qualifikationen: Erfahrung in der Führung von Daten-Teams und starke Problemlösungsfähigkeiten erforderlich.
- Andere Informationen: Vielfältige und inklusive Unternehmenskultur, die persönliches Wachstum fördert.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 72000 - 84000 € pro Jahr.
Wir sind flexibel! Kommen Sie zu uns nach Hamburg, Berlin, Athen oder Barcelona. Die Marketplace-Abteilung ist der Kern 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:
- Praktische Unterstützung und 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, Datenwissenschaftlern, Machine Learning Engineers, Dateningenieuren 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.
- Als Fürsprecher der MLEs im Unternehmen die Geschwindigkeit und Qualität der Lieferung zu verbessern.
Unsere 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 führungsperspektiven kombiniert.
- Sie sind ein praktischer Führer 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, Dateningenieuren und Datenwissenschaftlern.
- Eine Geschichte der Leitung und Unterstützung erfolgreicher Datenprojekte und 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 Lösungen für Ihr Team zu finden.
VORTEILE & LEISTUNGEN IM ÜBERBLICK:
- Flexible Arbeitszeiten
- Sabbatical- und Sonderurlaubsrichtlinien
- WeRoad-Partnerschaft
- Geburtstag, 24. + 31. Dezember frei
- Mobilitätsguthaben
- Krankenversicherung
- Programm zur Mitarbeiterunterstützung
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, bringen Sie Ihr wahres Ich zur Arbeit.
Machine Learning Engineering Lead (m/f/d) - Hamburg Arbeitgeber: FREENOW

Kontaktperson:
FREENOW HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Machine Learning Engineering Lead (m/f/d) - Hamburg
✨Tip Nummer 1
Netzwerke sind entscheidend! Nutze Plattformen wie LinkedIn, um dich mit aktuellen Mitarbeitern von StudySmarter zu vernetzen. Stelle Fragen zu ihrer Arbeit und den Herausforderungen im Bereich Machine Learning, um ein besseres Verständnis für die Unternehmenskultur und die Erwartungen an die Rolle zu bekommen.
✨Tip Nummer 2
Bereite dich auf technische Gespräche vor! Da du als Machine Learning Engineering Lead tief in den Code eintauchen wirst, solltest du deine Kenntnisse in Python und den verwendeten Tools wie MLFlow und Databricks auffrischen. Überlege dir auch, wie du deine Erfahrungen in der Führung von Teams und der Umsetzung von Projekten präsentieren kannst.
✨Tip Nummer 3
Zeige deine Führungsqualitäten! Bereite Beispiele vor, in denen du erfolgreich Teams geleitet hast oder komplexe Probleme gelöst hast. Dies wird dir helfen, während des Interviews zu demonstrieren, dass du nicht nur technisch versiert bist, sondern auch in der Lage bist, andere zu motivieren und zu unterstützen.
✨Tip Nummer 4
Informiere dich über aktuelle Trends im Machine Learning! Halte dich über die neuesten Entwicklungen in der Branche auf dem Laufenden, um im Gespräch mit den Interviewern relevante Themen anzusprechen. Dies zeigt dein Engagement und deine Leidenschaft für das Fachgebiet.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Machine Learning Engineering Lead (m/f/d) - Hamburg
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Verstehe die Rolle: Lies die Stellenbeschreibung sorgfältig durch und achte auf die spezifischen Anforderungen und Verantwortlichkeiten. Stelle sicher, dass du die Schlüsselqualifikationen und Erwartungen an die Position als Machine Learning Engineering Lead verstehst.
Betone relevante Erfahrungen: Hebe in deinem Lebenslauf und Anschreiben deine Erfahrungen hervor, die direkt mit den geforderten Fähigkeiten übereinstimmen, wie z.B. Führung von Daten-Teams, technische Expertise in Python und ML-Tools sowie erfolgreiche Projektleitung.
Individualisiere dein Anschreiben: Schreibe ein individuelles Anschreiben, das deine Motivation für die Position und das Unternehmen verdeutlicht. Erkläre, warum du der ideale Kandidat bist und wie du zur Verbesserung der Marketplace-Leistungen beitragen kannst.
Prüfe deine Unterlagen: Bevor du deine Bewerbung einreichst, überprüfe alle Dokumente auf Vollständigkeit und Richtigkeit. Achte darauf, dass dein Lebenslauf aktuell ist und alle relevanten Informationen enthält, die für die Position wichtig sind.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei FREENOW vorbereitest
✨Verstehe die Rolle und das Team
Informiere dich gründlich über die Aufgaben des Machine Learning Engineering Leads und die Struktur des Marketplace-Teams. Zeige im Interview, dass du die Herausforderungen und Ziele des Teams verstehst und wie du dazu beitragen kannst.
✨Bereite konkrete Beispiele vor
Denke an spezifische Projekte oder Erfahrungen, die deine Fähigkeiten in der Führung von Daten-Teams und der Zusammenarbeit mit verschiedenen Stakeholdern demonstrieren. Sei bereit, diese Beispiele zu erläutern und zu zeigen, wie du Probleme gelöst hast.
✨Technisches Wissen auffrischen
Stelle sicher, dass du mit den Technologien und Tools, die im Job erwähnt werden (wie Python, MLFlow, Databricks), vertraut bist. Bereite dich darauf vor, technische Fragen zu beantworten und eventuell auch praktische Aufgaben zu lösen.
✨Fragen zur Unternehmenskultur stellen
Zeige Interesse an der Unternehmenskultur und den Werten von FREENOW. Stelle Fragen zu Diversity, Equity und Inclusion sowie zu den Möglichkeiten für persönliches Wachstum und Entwicklung innerhalb des Unternehmens.