Senior Machine Learning Scientist

Wir suchen derzeit einen Senior Machine Learning Scientist in Deutschland. Dies ist eine spannende Gelegenheit, die Verantwortung für hochwirksame Machine Learning-Initiativen in einem schnell wachsenden, KI-gesteuerten Technologieumfeld zu übernehmen. Sie werden intelligente Systeme entwerfen, erstellen und bereitstellen, die direkt das Nutzerengagement, die Bindung, Empfehlungen und das Umsatzwachstum beeinflussen.

Die Rolle bietet erhebliche Autonomie, sodass Sie Projekte von der Problemdefinition über die Produktionsbereitstellung bis hin zur Leistungsbewertung leiten können. Sie arbeiten eng mit Produktmanagern, Ingenieuren, Analysten und KI-Spezialisten zusammen, um komplexe geschäftliche Herausforderungen in skalierbare Machine Learning-Lösungen umzuwandeln. Ihre Arbeit wird die Kernfähigkeiten des Produkts prägen und messbare Auswirkungen liefern.

• Leitung der End-to-End-Entwicklung von Machine Learning-Lösungen, von der Problemformulierung und Datenexploration über Modellierung, Bereitstellung, Überwachung und Optimierung.
• Entwurf und Implementierung von Empfehlungssystemen, Ranking-Modellen, prädiktiven Analysen, Abrufsystemen, Klassifikationsmodellen und KI-gesteuerten Benutzererfahrungen.
• Entwicklung und Verbesserung von LLM-basierten Anwendungen, einschließlich konversationaler Agenten, Empfehlungssystemen, Inhaltsgenerierungstools und intelligenten Automatisierungssystemen.
• Aufbau robuster Evaluierungsrahmen, Überwachungssysteme und Experimentierprozesse zur Sicherstellung der Modellqualität, Zuverlässigkeit und geschäftlichen Auswirkungen.
• Definition und Verfolgung sowohl offline als auch online von Leistungskennzahlen, die die Modellleistung mit wichtigen Geschäftsergebnissen wie Bindung, Engagement, Buchungen und Umsatz verbinden.
• Zusammenarbeit mit Ingenieurteams zur Bereitstellung skalierbarer produktionsreifer Machine Learning-Systeme unter Beibehaltung von Leistungs- und Latenzstandards.
• Partnerschaft mit Produkt-, Wachstums- und Analysebeteiligten zur Identifizierung von Chancen, Bewertung von Ergebnissen und Einflussnahme auf strategische Roadmap-Entscheidungen.
• Festlegung von Best Practices für Experimente, statistische Strenge, Modellevaluation und Machine Learning-Entwicklung im gesamten Unternehmen.
• Forschung zu neuen Machine Learning-Techniken und Anwendung praktischer Innovationen, die die Produktleistung und Benutzererfahrung verbessern.

• Über 5 Jahre Erfahrung in der Gestaltung, dem Aufbau und der Bereitstellung von Machine Learning-Modellen in Produktionsumgebungen.
• Starke Kenntnisse in Python, SQL und modernen Softwareentwicklungsmethoden für Machine Learning-Anwendungen.
• Nachweisliche Erfahrung in der Durchführung von End-to-End-Machine Learning-Projekten, die messbare geschäftliche Auswirkungen erzielt haben.
• Tiefe Expertise in mindestens einem Schlüsselbereich wie Empfehlungssysteme, Suche und Ranking, natürliche Sprachverarbeitung, Einbettungen, prädiktive Modellierung, kausale Inferenz oder LLM-basierte Systeme.
• Praktische Erfahrung mit modernen KI-Technologien, einschließlich Prompt Engineering, retrieval-augmented generation (RAG), Vektordatenbanken, Evaluierungsrahmen und agentenbasierten Architekturen.
• Starkes Verständnis von Experimentiermethoden, statistischer Analyse, A/B-Tests und Modellevaluierung.
• Erfahrung in der engen Zusammenarbeit mit Produkt- und Ingenieurteams in schnelllebigen, produktgetriebenen Umgebungen.
• Fähigkeit, bahnbrechende Innovationen mit praktischen, skalierbaren Geschäftslösungen in Einklang zu bringen.
• Ausgezeichnete Kommunikations- und Dokumentationsfähigkeiten, mit der Fähigkeit, technische Konzepte klar an verschiedene Zielgruppen zu erklären.
• Ein fortgeschrittener Abschluss in Machine Learning, Informatik, Statistik, Mathematik, Data Science oder einem verwandten Bereich wird bevorzugt; PhD oder Forschungserfahrung ist sehr wertvoll.

• Wettbewerbsfähiges Gehaltspaket ergänzt durch Beteiligung an Eigenkapital in der Frühphase.
• Vollständig remote Arbeitsumgebung mit Flexibilität über europäische Zeitzonen hinweg, einschließlich des Vereinigten Königreichs.
• Hohe Eigenverantwortung und Autonomie über technische Richtung und Projektausführung.
• Gelegenheit, an modernsten Machine Learning-, Empfehlungssystemen und generativen KI-Technologien zu arbeiten.
• Kollaborative und KI-native Ingenieurkultur, die moderne Entwicklungstools und schnelle Experimente schätzt.
• Direkter Einfluss auf Produktstrategie und Geschäftsergebnisse durch datengestützte Innovation.
• Flexibles, asynchrones Arbeitsumfeld, das die Work-Life-Balance unterstützt.
• Berufliche Wachstumschancen innerhalb eines schnell wachsenden Technologieunternehmens.
• Exposition gegenüber herausfordernden, realen Markt- und Verbraucherproblemen im großen Maßstab.
• Inklusive, kollaborative Kultur, die Neugier, Initiative, Vielfalt des Denkens und kontinuierliche Verbesserung schätzt.