Senior Director of Machine Learning Engineering

Die CVO Tribe CVO besitzt zwei der größten wirtschaftlichen Hebel von HelloFresh: die Optimierung von Vorteilen und die Preisgestaltung. Der Stamm nutzt maschinelles Lernen, Personalisierung und Lebenszeitwertprognosen, um manuelle, regelbasierte Entscheidungen durch datengestützte Systeme zu ersetzen. Die Engineering-Organisation ist global verteilt in Berlin, Warschau, NYC, Boulder und Toronto und umfasst Frontend-, Backend-, Daten- und ML-Engineering, die eng mit eingebetteten Data Scientists zusammenarbeiten. Die Arbeit umfasst ein wirklich gemischtes Ingenieurprofil: ML-intensive Systeme zur Vorteilsrecommendation, Personalisierung und Prognose des Kundenlebenszykluswerts sowie Backend- und verteilte Systemarbeit, die die Preisgestaltungsinfrastruktur und Abonnementprodukte in großem Maßstab antreibt.

Als Senior Director, ansässig in Berlin, leiten Sie dieses gesamte Spektrum und setzen die technische Strategie über ML, Backend und Daten Disziplinen hinweg und über Zeitzonen hinweg, ohne auf tägliche Ko-Lokalisierung angewiesen zu sein.

Was Sie tun werden:

• Leiten Sie eine Organisation von 25-30 Ingenieuren, Data Scientists und ML-Praktikern in Berlin, Warschau, NYC, Boulder und Toronto, durch eine Schicht von Engineering-Managern und Staff Engineers, die Ihnen unterstellt sind.
• Besitzen Sie die ML-Strategie für Vorteilsrecommendation, Personalisierung und Prognose des Kundenlebenszykluswerts sowie die Backend- und verteilte Systemstrategie für Preisgestaltung und Abonnementinfrastruktur.
• Treiben Sie die Transformation der Arbeitsweisen hin zu vollständig GenAI-nativen, funktionsübergreifenden Produktteams voran, die auf Teams aufbauen, die bereits den Großteil ihres Codes mit KI-Unterstützung ausliefern.
• Besitzen Sie Zuverlässigkeit und operationale Exzellenz über ML- und Backend-Systeme hinweg: Beobachtbarkeit vom Modelloutput bis zur kundenorientierten Lieferung, SLOs/SLIs, Vorfallmanagement und MLOps-Praktiken wie Retraining, Rollback und Experimentverfolgung.
• Arbeiten Sie mit Produkt-, Data Science-, Marketing-, Finanz- und angrenzenden Engineering-Teams zusammen, um die Engineering-Prioritäten mit den Geschäftsergebnissen in Einklang zu bringen.
• Verwalten und entwickeln Sie Engineering-Manager und Data Science-Leads über Disziplinen und geografische Standorte hinweg und halten Sie sie für Teamgesundheit, Lieferung und Engineering-Standards verantwortlich.

Was Sie mitbringen:

• Bereich über ML- und Backend-Engineering. Sie müssen kein praktischer Experte in beiden Bereichen sein, aber Sie benötigen Glaubwürdigkeit in jedem: genug ML-Tiefe, um die Richtung für Produktions-ML-Systeme festzulegen und effektiv mit Data Science zusammenzuarbeiten, genug Tiefe in verteilten Systemen, um ein vertrauenswürdiger Partner für Preisgestaltungsinfrastruktur und Abonnementprodukte zu sein.
• Nachgewiesene Führung von global verteilten Teams über mehrere Länder und Zeitzonen hinweg, ohne tägliche Ko-Lokalisierung.
• Komfortabel mit regelmäßigen Reisen und der Überbrückung von US- und europäischen Stunden.
• Tiefe ML-Engineering-Expertise, einschließlich Feature Engineering, Trainings-/Servierungsinfrastruktur, Experimentierung und MLOps. Erfahrung in kausaler Inferenz oder Uplift-Modellierung ist von Vorteil.
• Tiefe in verteilten Systemen und Backend, einschließlich der Skalierung von Backend-Diensten und Datenpipelines in umsatzsensitiven, hochdurchsatzfähigen Umgebungen. Erfahrung im Bereich Abonnements oder Rechnungsstellung ist von Vorteil.
• AI-native Führung, mit einer Erfolgsbilanz beim Aufbau oder der Skalierung von AI-nativen Engineering-Praktiken, nicht nur bei der Einführung von KI-Tools.
• Fließende Kenntnisse im kommerziellen und preislichen Bereich oder starke Fähigkeit, dies schnell aufzubauen, einschließlich Vorteilsoptimierung, Lebenszeitwertprognosen und Preiselastizität.
• Nachgewiesene Führung in großem Maßstab: 12+ Jahre in Software-/ML-Engineering, mit 5+ Jahren Erfahrung in der Leitung von Engineering-Managern über mehr als eine technische Disziplin und Geografie hinweg.
• Mindset für operationale Exzellenz, mit starkem Fundament in SRE- und MLOps-Praktiken für Systeme mit direktem finanziellen Einfluss.
• Starke funktionsübergreifende Kommunikation, die ML-, Daten- und Backend-Konzepte in Geschäftstermine und umgekehrt übersetzt.
• Niedriger Ego, hohe Eigenverantwortung und eine Neigung zu Klarheit über Komplexität.

Was wir bieten:

• Globale Zusammenarbeit über die Hubs von HelloTech in Berlin, Warschau, NYC, Boulder und Toronto.
• Hochwertige, technisch vielfältige Arbeit, die ML, Backend, Daten und Produktengineering umfasst, mit einer direkten Verbindung zu Geschäftsergebnissen.
• Eine wirklich AI-native Umgebung mit dem Mandat, diesen Ansatz weiter auszubauen.
• Technische und ingenieurtechnische Führung in einem autonomen, produktorientierten Setup, mit End-to-End-Verantwortung von der Problemdefinition bis zur Produktion.
• Genießen Sie einen Rabatt auf HelloFresh-Mahlzeiten, die direkt zu Ihnen nach Hause geliefert werden.
• Bauen Sie langfristig mit unserem Unternehmensrentensystem (nicht verfügbar für Praktikanten/Studierende).
• Profitieren Sie von ermäßigten Mitgliedschaften bei Urban Sports Club und John Reed, Yoga-Kursen und Zugang zu Headspace und Spill.
• Balancieren Sie Ihre Arbeit und Ihr Leben mit flexiblen Arbeitszeiten, Homeoffice-/Auslandsoptionen und einem Budget für die Homeoffice-Ausstattung.
• Erhalten Sie Unterstützung bei der Kinderbetreuung (nicht verfügbar für Praktikanten/Studierende).
• Erhalten Sie eine monatliche Zulage für das Deutschlandticket zur Unterstützung nachhaltiger Pendelwege.
• Umarmen Sie „Lernen hört nie auf“ mit Zugang zu internen Schulungen und einem zentralen L&D-Budget (entfernen für Praktikanten).
• Arbeiten Sie in einem modernen, komfortablen Büro in Berlin-Kreuzberg und genießen Sie soziale Veranstaltungen wie Teamausflüge, Freitagsbiere und Unternehmensläufe.

Vor allem suchen wir nach Personen, die HelloFresh besser machen. Wir glauben, dass es viele verschiedene Möglichkeiten gibt, Fähigkeiten zu entwickeln, und wir lieben vielfältige Erfahrungen. Selbst wenn Sie nicht jede Anforderung erfüllen, aber denken, dass Sie in dieser Rolle gedeihen würden, würden wir uns sehr freuen, von Ihnen zu hören.