Auf einen Blick
- Aufgaben: Leite ein Team von Experten in der Entwicklung innovativer Machine Learning Systeme.
- Unternehmen: Weltweit führendes Unternehmen im Bereich digitale Werbung und Marketingtechnologie.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, flexible Arbeitszeiten und die Möglichkeit zur Remote-Arbeit.
- Weitere Informationen: Fördere eine Kultur der Innovation und wissenschaftlichen Exzellenz in einem dynamischen Umfeld.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Werbung mit bahnbrechenden Technologien und einem globalen Team.
- Qualifikationen: Ph.D. in einem quantitativen Fachgebiet und über 15 Jahre Erfahrung in Machine Learning.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 90000 - 120000 € pro Jahr.
- Lead a world‑class organization of research scientists and machine learning experts focused on developing the next generation of optimization, prediction, targeting, and marketplace systems.
- Define the scientific vision, research agenda, and technical strategy for large‑scale advertising and marketing platforms.
- Drive innovations that directly impact revenue, customer performance, and marketplace efficiency.
- Translate cutting‑edge research into production systems operating at internet scale while partnering closely with Product, Engineering, Data Science, and Business leadership.
- Define and execute the long‑term research strategy for optimization, targeting, bidding, forecasting, and marketplace systems.
- Lead a global team of research scientists and applied researchers across multiple geographies.
- Identify emerging opportunities in machine learning, artificial intelligence, optimization, and computational economics.
- Foster a culture of scientific rigor, innovation, experimentation, and measurable business impact.
- Drive development of large‑scale machine learning systems for prediction, recommendation, targeting, and campaign optimization.
- Oversee research from problem formulation through experimentation, deployment, and production monitoring.
- Lead innovation across demand‑side platform (DSP) optimization, campaign delivery, supply optimization, and audience targeting systems.
Requirements
- Ph. D. in Electrical Engineering, Computer Science, Operations Research, Applied Mathematics, Statistics, Economics, or related quantitative field.
- 15+ years of experience developing machine learning and optimization systems.
- 10+ years of leadership experience managing research scientists and technical organizations.
- Demonstrated success deploying research innovations into production environments at scale.
- Deep expertise in several of the following: Machine Learning, Optimization, Operations Research, Control Theory, Economics and Auction Design, Statistical Modeling, Large‑Scale Experimentation.
- Track record of publications, patents, or significant scientific contributions.
- Exceptional communication and executive stakeholder management skills.
- Experience leading research organizations within digital advertising, marketing technology, marketplaces, or internet‑scale platforms.
- Expertise in demand‑side platforms (DSPs), bidding systems, targeting technologies, or advertising optimization.
- Experience managing globally distributed teams.
- Strong record of academic and industry thought leadership.
- Consistent exercise of independent judgment and discretion in matters of significance.
- Regular, consistent and punctual attendance.
- Must be able to work nights and weekends, variable schedule(s) as necessary.
- Hard Skills
- Machine Learning
- Optimization
- Operations Research
- Control Theory
- Economics
- Auction Design
- Statistical Modeling
- Large‑Scale Experimentation
- Production Systems
- Campaign Optimization
- Soft Skills
- Leadership
- Communication
- Stakeholder Management
- Innovation
- Scientific Rigor
- Experimentation
- Independent Judgment
- Team Management
- Cultural Fostering
- Business Impact
Certifications & Qualifications
- Ph. D. in Electrical Engineering
- Ph. D. in Computer Science
- Ph. D. in Operations Research
- Ph. D. in Applied Mathematics
- Ph. D. in Statistics
- Ph. D. in Economics
- #J-18808-Ljbffr
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Senior Principal Machine Learning Engineer erhalten könnten
✨Branchenspezifische Netzwerke nutzen
Im Maschinenbau gibt es zahlreiche Fachkonferenzen und Messen, wie die Hannover Messe, wo du direkt mit Unternehmen und Fachleuten in Kontakt treten kannst. Nutze solche Events, um deinen Namen bekannt zu machen und potenzielle Arbeitgeber wie Jobtailor auf dich aufmerksam zu machen.
✨Setz auf Praktika und Werkstudentenstellen
Wenn du gerade erst in die Branche einsteigst, sind Praktika und Werkstudentenstellen der Schlüssel. Viele Unternehmen, darunter auch Jobtailor, nutzen diese Gelegenheiten, um Talente zu entdecken und später in Vollzeit zu übernehmen. Check auch die Karriereseite von Jobtailor für aktuelle Angebote!
✨Technische Communities und Foren aktiv nutzen
Engagiere dich in technischen Foren oder Community-Plattformen wie LinkedIn-Gruppen und XING, die sich auf Maschinenbau spezialisieren. Dort kannst du nicht nur dein Wissen erweitern, sondern auch wertvolle Kontakte knüpfen, die dir helfen, in Vollzeitstellen bei Unternehmen wie Jobtailor zu landen.
✨Direkt bewerben und sichtbar sein
Habe keine Scheu, dich direkt bei Jobtailor über unsere Website zu bewerben. Zeig mit deinem Portfolio oder Projekten, was du kannst. Heutzutage suchen viele Unternehmen nach Kandidaten, die ihre Leidenschaft und Fähigkeiten demonstrieren können, also nutze diese Chance!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Senior Principal Machine Learning Engineer mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Technische Fähigkeiten hervorheben:Im Maschinenbau kommt es auf konkrete technische Fähigkeiten an. Sei sicher, dass dein Lebenslauf deine Kenntnisse in CAD-Software, Konstruktionstechniken und Fertigungstechnologie klar aufzeigt. Falls du an Projekten gearbeitet hast, die deine Fähigkeiten in diesen Bereichen unter Beweis stellen, zögere nicht, sie in deinem Lebenslauf zu erwähnen!
Echte Projekte zeigen:Wenn du praktische Erfahrungen oder Projekte in deinem Portfolio hast, dann zeig sie! Wir wollen sehen, welche Lösungen du entwickelt hast und wie du technische Herausforderungen gemeistert hast. Füge auch gerne Skizzen oder Pläne hinzu, die deine Denkprozesse zeigen.
Motivation und langfristige Perspektive:Im Anschreiben solltest du nicht nur erklären, warum du bei Jobtailor arbeiten möchtest, sondern auch, wie du dir deine Zukunft im Maschinenbau vorstellst. Was motiviert dich? Welche Ziele verfolgst du? Das zeigt uns, dass du ein Interesse an persönlichem Wachstum und der Weiterentwicklung in diesem Bereich hast.
Verweise auf Studienleistungen:Besonders wichtig für eine Vollzeitstelle im Maschinenbau sind deine akademischen Leistungen. Wenn du bemerkenswerte Noten in relevanten Kursen oder spezielle Anerkennungen erhalten hast, füge diese Informationen hinzu. Das gibt uns einen Einblick in dein Engagement und deine Fachkenntnisse.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Jobtailor vorbereitet
✨Verstehe die technischen Spezifikationen
Im Maschinenbau ist es entscheidend, dass wir die technischen Details und Spezifikationen der Maschinen und Systeme verstehen. Mach dich mit den gängigen CAD-Softwaretools vertraut, die in der Branche verwendet werden, und sei bereit, Fragen zu technischen Zeichnungen oder Konstruktionsprinzipien zu beantworten.
✨Präsentiere deine Projekte
Bereite ein Portfolio vor, das deine bisherigen Projekte zeigt. Das können Praktika, Studienprojekte oder persönliche Arbeiten sein. Zeige, wie du Probleme gelöst oder Innovationen entwickelt hast – das wird deine praktischen Fähigkeiten unter Beweis stellen und einen guten Eindruck hinterlassen.
✨Kenne die Trends in der Branche
Halte dich über aktuelle Entwicklungen im Maschinenbau auf dem Laufenden, besonders in Bezug auf Automatisierung, nachhaltige Technologien und digitale Zwillinge. Arbeitgeber schätzen Kandidaten, die sich für die Zukunft der Branche interessieren und wissen, wo sie hingeht.
✨Zeige dein Interesse an Teamarbeit
Im Maschinenbau arbeiten wir oft in interdisziplinären Teams. Sei bereit, Beispiele aus deiner Vergangenheit zu teilen, wie du erfolgreich mit anderen zusammengearbeitet hast. Es ist wichtig, deine Teamfähigkeit zu demonstrieren und anzuerkennen, dass jeder Beitrag wertvoll ist.
