Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und implementiere ML-Modelle zur Analyse von Wettbewerbsdaten.
- Unternehmen: Führendes Unternehmen im Bereich Machine Learning mit innovativer Kultur.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, Gesundheitsleistungen und flexible Arbeitsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Dynamisches Umfeld mit großartigen Entwicklungsmöglichkeiten.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Wettbewerbsintelligenz mit modernster Technologie.
- Qualifikationen: 5-10 Jahre Erfahrung in angewandtem Machine Learning und exzellente Programmierkenntnisse in Python.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Verantwortlichkeiten
- Entwerfen und Bereitstellen von ML-Modellen, die Wettbewerbsintelligenzsignale – Verfügbarkeit, Preismuster und Marktsättigung – aus großangelegten gecrawlten Datensätzen globaler Wettbewerber extrahieren und strukturieren.
- Aufbauen und Pflegen von End-to-End-ML-Pipelines, die Feature Engineering, Offline-Training und latenzarme Online-Bereitstellung umfassen, um hohe Datenintegrität und Widerstandsfähigkeit gegenüber upstream-Schemaabweichungen sicherzustellen.
- Anwenden von Techniken zur Entitätsauflösung und -zuordnung, um Wettbewerberlisten und Märkte genau mit Airbnbs interner Angebotstaxonomie abzugleichen, unter Verwendung von Methoden wie Einbettungsmodellen, gradientenverstärkten Bäumen und architekturbasierten Transformatoren.
- Zusammenarbeiten mit dem Crawling-Infrastruktur-Ingenieur, Dateningenieuren und Produktteams, um die Bedürfnisse der Wettbewerbsintelligenz in gut definierte ML-Probleme und messbare Erfolgskriterien zu übersetzen.
- Durchführen rigoroser Offline- und Online-Experimente zur Bewertung der Modellqualität und Zusammenarbeit mit den Stakeholdern aus Preisgestaltung, Angebotswachstum und Strategie, um Modellausgaben in umsetzbare Geschäftsentscheidungen umzuwandeln.
- Aktuell bleiben mit den neuesten Fortschritten in ML und KI und Identifizieren von Möglichkeiten zur Integration neuer Techniken in die Wettbewerbsintelligenzplattform.
Anforderungen
- 5–10 Jahre Berufserfahrung in angewandtem Machine Learning mit nachweislicher Erfolgsbilanz beim Entwerfen und Bereitstellen von hochwirksamen Modellen in Produktion im globalen Maßstab.
- Außergewöhnliche Programmierkenntnisse in Python (erforderlich), mit zusätzlicher Erfahrung in Scala, Java oder ähnlichen Sprachen zum Aufbau robuster Backend-Systeme.
- Tiefe Beherrschung der ML-Grundlagen und Best Practices – einschließlich Feature Engineering, Modellauswahl, A/B-Tests und Minderung von Trainings-/Bereitstellungsabweichungen – sowie fortgeschrittener Algorithmen wie gradientenverstärkten Bäumen, neuronalen Netzen und Transformatoren.
- Praktische Erfahrung mit modernen ML-Frameworks und -Tools wie TensorFlow oder PyTorch zur Förderung von Innovationen in der Modellentwicklung.
- Erfahrung in der Leitung von Datenengineering-Bemühungen zum Aufbau von End-to-End-ML-Pipelines, die sowohl hochdurchsatzfähige Batch-Prozesse als auch latenzarme Echtzeitsysteme umfassen.
- Starke Kenntnisse architektonischer Muster für Softwareanwendungen in großem Maßstab, einschließlich des Designs erweiterbarer APIs, effizienter Algorithmen und widerstandsfähiger Dateninfrastruktur.
- Ein disziplinierter Ansatz für Softwarehandwerk, einschließlich testgetriebener Entwicklung, inkrementeller Lieferung und moderner CI/CD-Bereitstellungspraxis.
- Ein Bachelor-, Master- oder Doktortitel in Informatik, Machine Learning oder einem eng verwandten technischen Bereich.
Senior Machine Learning Engineer, Supply & Competitive Intelligence 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.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Senior Machine Learning Engineer, Supply & Competitive Intelligence 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 Jobtailor 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, Supply & Competitive Intelligence 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, Supply & Competitive Intelligence bei Jobtailor gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Jobtailor 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 Jobtailor entscheidend sein!
