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FĂŒr Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und implementiere Machine Learning Modelle fĂŒr die MobilitĂ€tsbranche.
- Arbeitgeber: FREE NOW, ein innovatives Unternehmen im Bereich MobilitÀt mit internationalem Team.
- Mitarbeitervorteile: Flexible Arbeitszeiten, Sabbaticals, Gesundheitsversorgung und lokale Vorteile.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft des urbanen Verkehrs und arbeite mit spannenden Daten.
- GewĂŒnschte Qualifikationen: Erfahrung in Machine Learning und Teamarbeit in einem dynamischen Umfeld.
- Andere Informationen: VielfĂ€ltige Kultur mit ĂŒber 70 NationalitĂ€ten und exzellenten Entwicklungsmöglichkeiten.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 48000 - 84000 ⏠pro Jahr.
Wir sind flexibel! Kommen Sie zu uns nach Hamburg, Berlin, Barcelona oder Athen. Bei FREE NOW befinden wir uns an einem spannenden Punkt in unserer Geschichte - wir bauen ein Produkt von Weltklasse, das tĂ€glich von mehr als einer Million Menschen genutzt wird. Wir sind Teil eines der dynamischsten Innovationsbereiche der heutigen Welt: MobilitĂ€t gestalten. Unser tĂ€gliches GeschĂ€ft besteht darin, groĂangelegte, komplexe Probleme zu lösen â und wir lieben es!
Wir suchen einen Senior Machine Learning Engineer (m/w/d), um Machine-Learning-Modelle zu produzieren, Dienste zu implementieren und unsere Dateninfrastruktur auszubauen. Im Marketplace-Team arbeiten Sie eng mit unseren Produktmanagern, Datenanalysten, Data Scientists, Software-Ingenieuren und anderen Machine Learning Engineers zusammen, um unserem Unternehmen zu helfen, noch intelligentere und effizientere Preisentscheidungen zu treffen.
Mit uns werden Sie in einer kreativen, vielfĂ€ltigen und kollaborativen Umgebung lernen und wachsen, die mehr als 70 NationalitĂ€ten und 11 MĂ€rkte in ganz Europa umfasst. Treten Sie FREE NOW nicht wegen unserer Vorteile oder groĂartigen BĂŒrolagen bei, sondern weil Sie darauf brennen, die MobilitĂ€tsbranche mit uns zu revolutionieren!
IHRE TĂGLICHEN ABENTEUER WERDEN UMFASSEN:
- Entwurf und Entwicklung leistungsstarker, datengestĂŒtzter Systeme in einer verteilten Infrastruktur zur Bestimmung der besten Preisangebote fĂŒr unsere Passagiere und Fahrer und zur Erreichung eines ausgewogenen Marktplatzes.
- Arbeiten mit groĂen, interessanten DatensĂ€tzen, einschlieĂlich historischer, Echtzeit- und Drittanbieter-Datenströme.
- Exponieren von Machine Learning-Modellen und Datenpipelines ĂŒber resiliente und leistungsfĂ€hige APIs.
- Implementierung und Optimierung von Lösungen fĂŒr einige unserer geschĂ€ftskritischen Probleme als Teil eines interdisziplinĂ€ren Teams aus Daten- und Software-Engineering-Profis.
- Verbesserung der Data Science-Softwareinfrastruktur in enger Zusammenarbeit mit einer vielfÀltigen Gruppe von Datenexperten.
- Wartung, Verbesserung und Ăberwachung reifer CI/CD-Pipelines in unseren Test- und Produktionsumgebungen.
- Förderung bewÀhrter Verfahren in der gesamten Organisation und Schaffung eines Umfelds des Wachstums und der technischen Exzellenz.
UNSER TECH STACK: SQL | Python | Airflow | Java | Kubernetes | Kafka Streams | AWS & mehr
UM IN DIESER ROLLE ERFOLGREICH ZU SEIN:
- Sie haben Erfahrung im Training, Bereitstellen, Servieren und Ăberwachen von statistischen/machine learning Modellen auf groĂangelegten DatensĂ€tzen in der Produktion.
- Sie haben Erfahrung mit Streaming-Technologien und der Verarbeitung von Echtzeitdaten.
- Sie sind ein effektiver Kommunikator, Teamplayer und leidenschaftlicher Lerner mit nachgewiesener FĂ€higkeit zur nahtlosen Zusammenarbeit mit verschiedenen Teams, einschlieĂlich Daten, Technik und Produkt sowie anderen Stakeholdern.
- Erfahrung mit Datenmanipulation und Machine Learning-Bibliotheken.
- Sie haben Erfahrung in der Entwicklung und Wartung von Microservices in einer Produktionsumgebung.
- Sie können Englisch kommunizieren. Wir sind ein sehr diverses Team mit Menschen aus der ganzen Welt, und Englisch ist unsere Kommunikationssprache, neben Python.
- Sie sind leidenschaftlich daran interessiert, Data Science zu nutzen und möchten eine wesentliche Rolle in der Zukunft des urbanen Verkehrs spielen.
VORTEILE & LEISTUNGEN IM ĂBERBLICK:
- Flexible Arbeitszeiten
- Sabbatical- und Sonderurlaubsrichtlinien
- WeRoad-Partnerschaft
- Geburtstag, 24. + 31. Dezember frei
- MobilitÀtsguthaben
- Krankenversicherung
- Programm zur UnterstĂŒtzung von Mitarbeitern
- Plus weitere lokale Vorteile, abhÀngig von Ihrem Arbeitsort!
DIVERSITĂT, GLEICHHEIT & INKLUSION: FREE NOW ist ein Arbeitgeber, der Chancengleichheit bietet, und wir berĂŒcksichtigen qualifizierte Bewerber unabhĂ€ngig von Rasse, Religion, nationaler Herkunft, Geschlecht, GeschlechtsidentitĂ€t, sexueller Orientierung, Behinderung oder Alter.
Wir möchten, dass Sie wachsen und sich weiterentwickeln, bringen Sie Ihr wahres Ich zur Arbeit.
Senior Machine Learning Engineer Arbeitgeber: FREENOW
Kontaktperson:
FREENOW HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps đ€«
So bekommst du den Job: Senior Machine Learning Engineer
âšNetzwerken, Netzwerken, Netzwerken!
Nutze LinkedIn und andere Plattformen, um mit Leuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Frag nach informellen GesprĂ€chen oder Meetups â oft erfĂ€hrt man so von offenen Stellen, bevor sie offiziell ausgeschrieben werden.
âšSei proaktiv!
Warte nicht darauf, dass die Jobs zu dir kommen. Bewirb dich direkt ĂŒber unsere Website und zeig dein Interesse an der Position. Ein persönlicher Ansatz kann oft den Unterschied machen!
âšBereite dich auf technische Interviews vor!
Mach dich mit typischen Fragen und Aufgaben fĂŒr Machine Learning Engineers vertraut. Ăbe Coding-Challenges und sei bereit, deine Lösungen zu erklĂ€ren. Das zeigt, dass du nicht nur die Theorie beherrschst, sondern auch praktisch anwenden kannst.
âšZeige deine Leidenschaft!
ErzĂ€hle in deinem GesprĂ€ch, warum du fĂŒr FREE NOW arbeiten möchtest und was dich an der MobilitĂ€tsbranche begeistert. Deine Begeisterung kann ansteckend sein und einen bleibenden Eindruck hinterlassen!
Diese FĂ€higkeiten machen dich zur top Bewerber*in fĂŒr die Stelle: Senior Machine Learning Engineer
Tipps fĂŒr deine Bewerbung đ«Ą
Mach deine Bewerbung persönlich: Zeig uns, wer du wirklich bist! Verwende eine freundliche und authentische Sprache, die deine Persönlichkeit widerspiegelt. Das hilft uns, dich besser kennenzulernen und zu sehen, wie du ins Team passt.
Betone deine Erfahrungen: ErzÀhle uns von deinen bisherigen Projekten und Erfolgen im Bereich Machine Learning. Konkrete Beispiele helfen uns, deine FÀhigkeiten besser einzuschÀtzen und zu verstehen, wie du unser Team bereichern kannst.
Sei klar und prÀzise: Vermeide es, zu viele technische Details zu verwenden, die nicht relevant sind. Halte deine Antworten klar und auf den Punkt, damit wir schnell erkennen können, was du zu bieten hast.
Bewirb dich ĂŒber unsere Website: Wir empfehlen dir, deine Bewerbung direkt ĂŒber unsere Website einzureichen. So stellst du sicher, dass alles reibungslos lĂ€uft und wir deine Unterlagen schnellstmöglich bearbeiten können.
Wie du dich auf ein VorstellungsgesprÀch bei FREENOW vorbereitest
âšVerstehe die Technologie
Mach dich mit dem Tech-Stack vertraut, den das Unternehmen verwendet, wie SQL, Python und Kubernetes. Zeige im Interview, dass du nicht nur die Grundlagen beherrschst, sondern auch, wie du diese Technologien in der Praxis einsetzen kannst.
âšBereite konkrete Beispiele vor
Denke an spezifische Projekte oder Herausforderungen, die du in der Vergangenheit gemeistert hast. Sei bereit, darĂŒber zu sprechen, wie du Machine Learning Modelle trainiert, implementiert und ĂŒberwacht hast, um deine Erfahrungen zu untermauern.
âšTeamarbeit betonen
Da die Rolle viel Zusammenarbeit erfordert, solltest du Beispiele fĂŒr erfolgreiche Teamprojekte parat haben. ErklĂ€re, wie du effektiv mit Data Scientists, Software Engineers und anderen Stakeholdern kommuniziert hast, um gemeinsame Ziele zu erreichen.
âšFragen stellen
Bereite einige Fragen vor, die du dem Interviewer stellen kannst. Das zeigt dein Interesse an der Position und hilft dir, mehr ĂŒber die Unternehmenskultur und die Herausforderungen im Team zu erfahren. Fragen zur Dateninfrastruktur oder zu aktuellen Projekten sind immer gut!
