Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle ein personalisiertes Empfehlungssystem für unser interaktives Lernwerkzeug.
- Unternehmen: Grafana Labs, ein innovatives Unternehmen mit offener Kultur und globalem Team.
- Vorteile: 100% remote, 30 Tage Urlaub, Aktienoptionen und Karriereentwicklung.
- Weitere Informationen: Wachstumsorientierte Umgebung mit transparentem Management und leidenschaftlichen Kollegen.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft des Lernens mit modernster Technologie und echten Auswirkungen.
- Qualifikationen: Erfahrung in Empfehlungs- und Personalisierungssystemen sowie in der Modellierung.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 97034 - 116441 € pro Jahr.
Grafana Labs, das Unternehmen hinter der offenen Observability-Cloud, basiert auf den Prinzipien von Open Source, offenen Standards, offenen Ökosystemen und offener Kultur. Grafana Cloud, unsere vollständig verwaltete Observability-Plattform, ist flexibel und skalierbar. Mit der tatsächlich nützlichen KI von Grafana Cloud können Organisationen all ihre unterschiedlichen Daten sehen, verstehen und darauf reagieren, um mit der Geschwindigkeit ihrer Ambitionen voranzukommen. Heute vertrauen mehr als 35 Millionen Nutzer und über 7.000 Kunden – darunter Anthropic, Bloomberg, NVIDIA, Microsoft und Salesforce – Grafana Labs, um die Zuverlässigkeit ihrer Anwendungen und Systeme sicherzustellen, Vorfälle schnell zu lösen und ihre Telemetrie zu optimieren, um Lärm und Kosten zu reduzieren. Wir sind ein 100% remote Unternehmen mit über 1.600 Teammitgliedern in mehr als 40 Ländern und werden von führenden Investoren wie Lightspeed Venture Partners, Sequoia Capital, GIC, Coatue, J.P. Morgan, CapitalG und Lead Edge Capital unterstützt.
Wir bauen ein interaktives Lernsystem auf, eine Open-Source-Lernerfahrung innerhalb des Produkts, die den Nutzern hilft, ohne Verlassen von Grafana zu lernen und erfolgreich zu sein. Ein zentraler Bestandteil dieser Vision ist ein personalisiertes Empfehlungssystem, das jedem Nutzer hilft, den nächsten Leitfaden, die nächste Aktion oder das Produkterlebnis zu entdecken, das am wahrscheinlichsten zu ihrem Erfolg beiträgt. Heute umfasst das interaktive Lernwerkzeug eine regelbasierte Empfehlungsmaschine, die nützliche kontextuelle Empfehlungen bietet. Wir suchen einen ML Engineer, der die Weiterentwicklung zu einem zunehmend personalisierten, kontinuierlich verbesserten System leitet, das durch Echtzeit-Produktverhalten, Inhaltsmetadaten, Kundenkontext und Experimente gesteuert wird.
Was Sie tun werden:
- Entwicklung des Empfehlungssystems des interaktiven Lern-Plugins
- Entwicklung zunehmend personalisierter Ansätze zur Kandidatenauswahl, Rangfolge, Sequenzierung und Empfehlungen für die nächste beste Aktion
- Besitz eines Echtzeit-Empfehlungsdienstes
- Erstellung und Betrieb angewandter Modelle
- Entwicklung, Validierung, Versionierung, Überwachung und Iteration von Modellen, die im Empfehlungssystem verwendet werden
- Definition der Qualität von Empfehlungen
- Entwicklung von Offline-, Online- und longitudinalen Maßnahmen zur Leistungsbewertung von Empfehlungen
- Integration von Verbesserungen in den bestehenden Empfehlungsdienst
- Enge Zusammenarbeit mit Software-Ingenieuren und Datenanalysten zur Produktionsintegration von Modellen
- Zusammenarbeit mit verschiedenen Teams zur Übersetzung unklarer Bedürfnisse in testbare Hypothesen und messbare Produktentscheidungen
Was Sie zu einem großartigen Fit macht:
- Erfahrung in der Empfehlung und Personalisierungswissenschaft
- Eigene Entwicklung, Validierung, Überwachung und Iteration von Modellen in einem Produkt- oder Betriebsumfeld
- Starke Produktdenker und technische Kommunikatoren
Bonuspunkte:
- Erfahrung mit Lernempfehlungssystemen
- Erfahrung mit SaaS-Produkttelemetrie und Kundendaten
- Erfahrung mit Verhaltensdaten im großen Maßstab
- Erfahrung mit gerichteten Graphen oder sequenziellen Modellen
- Vertrautheit mit Grafana oder dem breiteren Observability-Ökosystem
Vergütung & Belohnungen:
In Deutschland liegt die Grundvergütungsspanne für diese Rolle zwischen 97.034 EUR und 116.441 EUR. Die tatsächliche Vergütung kann je nach Niveau, Erfahrung und Fähigkeiten variieren.
Warum Sie bei Grafana Labs gedeihen werden:
- 100% Remote, globale Kultur
- Transparente Kommunikation
- Innovationsgetrieben
- Karrierewachstumswege
- Anspruchsvolle Menschen
Gleichstellungschancen: Grafana Labs ist ein Arbeitgeber, der Chancengleichheit bietet. Wir begrüßen Bewerbungen von allen, unabhängig von Rasse, Geschlecht, Nationalität, Herkunft, sexueller Orientierung, Alter, Religion oder anderen geschützten Merkmalen.
Senior Machine Learning Engineer, Developer Advocacy | Germany | Remote Arbeitgeber: Grafana Labs
Grafana Labs ist ein hervorragender Arbeitgeber, der eine 100% remote Arbeitsumgebung bietet und Talente aus der ganzen Welt vereint. Mit einer innovationsgetriebenen Kultur, transparenten Kommunikationswegen und klaren Karrierewachstums-Pfaden fördert das Unternehmen eine hohe Vertrauenskultur, in der Mitarbeiter ermutigt werden, bedeutende Arbeit zu leisten und neue Ideen auszuprobieren. Die Möglichkeit, an einem dynamischen, wachstumsorientierten Unternehmen teilzuhaben, gepaart mit einem globalen jährlichen Urlaubsanspruch von 30 Tagen, macht Grafana Labs zu einem attraktiven Arbeitsplatz für alle, die nach sinnvollen und lohnenden Beschäftigungsmöglichkeiten suchen.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Senior Machine Learning Engineer, Developer Advocacy | Germany | Remote 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 Grafana Labs 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 Machine Learning Engineer, Developer Advocacy | Germany | Remote 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 Machine Learning Engineer, Developer Advocacy | Germany | Remote bei Grafana Labs gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Grafana Labs 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 Grafana Labs entscheidend sein!
