Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und verbessere personalisierte Erlebnisse für Millionen von Online-Shoppern.
- Unternehmen: Innovatives Unternehmen im E-Commerce mit einem offenen, kooperativen Team.
- Vorteile: Vollständig remote, unbegrenzte Urlaubstage und ein jährliches Weiterbildungsbudget.
- Weitere Informationen: Arbeiten in einem dynamischen Umfeld mit großartigen Karrierechancen und empathischen Kollegen.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft des E-Commerce mit modernster Machine Learning-Technologie.
- Qualifikationen: 3+ Jahre Erfahrung in angewandtem Machine Learning und starke Python- und SQL-Kenntnisse.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 82800 - 101200 € pro Jahr.
This position is listed on behalf of a partner company, who manages all applications and next steps.
- Our partner is looking for a
- Machine
- Learning
Engineer: Personalization based in Germany.
As part of the Personalization team, you will help shape the e-commerce experience for hundreds of millions of shoppers worldwide.
You will design, deliver, and maintain high-load, real-time machine learning services that power personalized experiences across products, platforms, and domains.
Your work will focus on understanding user interactions and turning behavioral signals into relevant, impactful recommendations and experiences.
You will research and test personalization approaches, using experimentation and data to validate hypotheses and improve key business metrics.
You will work closely with machine learning and engineering teams, including teams responsible for ranking and search, to build cohesive experiences.
The role combines hands-on applied machine learning with product thinking, stakeholder collaboration, and end-to-end ownership.
You will join an open, cooperative, fully remote environment where autonomy, empathy, and measurable impact are highly valued.
- Accountabilities
- Develop and improve personalized experiences across different products, platforms, and e-commerce domains.
- Design, build, ship, and maintain high-load, real-time machine learning services supporting personalization at scale.
- Model user interactions and behavioral signals to better understand shopper preferences and deliver relevant experiences.
- Research and evaluate different personalization and recommendation approaches to identify opportunities for improvement.
- Formulate and validate hypotheses around personalization using data, experimentation, and A/B testing.
- Analyze the impact of personalization initiatives and identify opportunities to improve key business performance indicators.
- Collaborate closely with technical and non-technical stakeholders to develop, refine, and evolve personalization capabilities.
- Work cross-functionally with engineering and machine learning teams, including ranking teams, to deliver integrated solutions.
- Communicate technical findings, recommendations, and business value clearly to stakeholders within and beyond the team.
- Take ownership of problems from investigation and experimentation through implementation and continuous improvement.
Requirements
- 3+ years of professional experience in applied machine learning.
- Strong proficiency in Python and SQL, with experience using the big data stack for end-to-end machine learning product development.
- Proven experience building, deploying, and maintaining personalization, recommendation, or ranking systems in production.
- Practical understanding of machine learning development in high-scale, production environments.
- Experience designing and analyzing A/B tests and using experimental results to guide product or model decisions.
- Experience translating machine learning initiatives into measurable business value and communicating that value effectively to stakeholders.
- Experience with one or more major public cloud platforms is a plus.
- Excellent English communication skills, both written and verbal.
- Experience working effectively in cross-functional teams with technical and non-technical colleagues.
- Strong analytical and problem-solving skills, with the ability to investigate complex problems and turn findings into actionable outcomes.
- Ability to work autonomously, take ownership, and make progress independently.
- Proactive mindset with a strong focus on collaboration, learning, and delivering meaningful impact.
Benefits
- Fully remote working environment, giving you flexibility over where you live.
- Unlimited vacation time, with employees strongly encouraged to take at least 3 weeks of vacation each year.
- Work-from-home stipend to help you create a well-equipped home office.
- Apple laptop provided for new employees.
- Annual training and professional development budget.
- Maternity and paternity leave for eligible employees.
- Regular team offsite events to connect and collaborate.
- Opportunity to work with talented and empathetic colleagues who support your growth and enable you to make a meaningful impact.
- Base salary of
$80,000–$120,000 USD , depending on knowledge, skills, experience, and interview results.
- Stock options offered in addition to the base salary.
How Jobgether works
We use an
AI-powered matching process to ensure your application is reviewed quickly, objectively, and fairly against the role's core requirements.
Our system identifies the top-fitting candidates, and this shortlist is then shared directly with the hiring company.
The final decision and next steps (interviews, assessments) are managed by their internal team.
We appreciate your interest and wish you the best!
Why Apply Through Jobgether?
Data Privacy Notice
By submitting your application, you acknowledge that Jobgether will process your personal data to evaluate your candidacy and share relevant information with the hiring employer.
This processing is based on legitimate interest and pre-contractual measures under applicable data protection laws (including GDPR).
You may exercise your rights (access, rectification, erasure, objection) at any time.
#LI-CL1
We may use artificial intelligence (AI) tools to support parts of the hiring process, such as reviewing applications, analyzing resumes, or assessing responses and identifying potential inconsistencies or verification signals in application materials based on available information.
These tools assist our recruitment team but do not replace human judgment.
Final hiring decisions are ultimately made by humans.
If you would like more information about how your data is processed, please contact us.
Machine Learning Engineer: Personalization Arbeitgeber: Jobgether
Unser Partnerunternehmen bietet eine hervorragende Arbeitsumgebung für Produktmanager, die in einem dynamischen und internationalen Umfeld tätig sein möchten. Mit flexiblen, vollständig remote Arbeitsmöglichkeiten und Zugang zu urbanen Büros in Paris, Lille oder London fördert das Unternehmen Innovation und Zusammenarbeit. Zudem werden umfassende Gesundheits- und Rentenpläne sowie kontinuierliche Entwicklungsmöglichkeiten geboten, um sicherzustellen, dass Mitarbeiter in ihrer Karriere wachsen und sich wohlfühlen.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Machine Learning Engineer: Personalization 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 Jobgether 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 Machine Learning Engineer: Personalization 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 Machine Learning Engineer: Personalization bei Jobgether gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Jobgether 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 Jobgether entscheidend sein!