Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und pflege Empfehlungssysteme für Verbraucher im großen Maßstab.
- Unternehmen: Innovatives Unternehmen im Bereich maschinelles Lernen mit einem dynamischen Team.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, flexible Arbeitszeiten und Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung.
- Weitere Informationen: Tolle Karrierechancen in einem schnelllebigen Umfeld.
- Warum dieser Job: Gestalte personalisierte Nutzererlebnisse und arbeite an spannenden Projekten.
- Qualifikationen: Erfahrung in ML-Systemen, starke Python- und SQL-Kenntnisse erforderlich.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Responsibilities
- Design, build, and maintain production recommendation systems at consumer scale.
- Develop ranking and retrieval models to improve personalization and user experience.
- Own ML pipelines end-to-end, from feature engineering and training to deployment and monitoring.
- Collaborate with client stakeholders and engineering teams to deliver scalable ML solutions.
- Analyze large-scale user behavior data and run A/B tests to optimize recommendation performance.
- Improve reliability, scalability, and latency of production ML systems on AWS GCP Azure.
Requirements
- 6 years of experience in Software/Data Engineering or ML roles.
- 4+ years building and operating ML systems in production.
- 2-3+ years working on recommendation systems, ranking, retrieval, or personalization.
- Strong Python and SQL skills. Experience with Py Torch or Tensor Flow.
- Experience deploying ML systems on AWS, GCP, or Azure.
- Experience working with large-scale consumer data and production environments.
- Advanced English level and ability to work autonomously with stakeholders.
- Experience in e-commerce, adtech, martech, or consumer products.
- Experience with A/B testing, feature stores, Spark, or low-latency inference systems.
- #J-18808-Ljbffr
Machine Learning Engineer – Recommendation Systems Arbeitgeber: Jobtailor
Als Global Director B2B – Business Development bei uns profitieren Sie von einer dynamischen und innovativen Arbeitsumgebung, die auf Zusammenarbeit und Kreativität setzt. Wir bieten Ihnen nicht nur attraktive Vergütungsmodelle und umfassende Weiterbildungsmöglichkeiten, sondern auch die Chance, in einem internationalen Team zu arbeiten, das Vielfalt und persönliche Entwicklung fördert. Unsere Unternehmenskultur legt großen Wert auf Flexibilität und Work-Life-Balance, sodass Sie Ihre Karriereziele in einem unterstützenden Umfeld erreichen können.
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Machine Learning Engineer – Recommendation Systems mit Bravour zu bestehen
Machine Learning
Recommendation Systems
Ranking Models
Retrieval Models
Feature Engineering
Python
SQL
