Auf einen Blick
- Aufgaben: Definiere und leite die technische Roadmap für Personalisierung und Empfehlungssysteme.
- Unternehmen: Innovatives Unternehmen im Bereich Machine Learning mit einer kollaborativen Kultur.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, Gesundheitsleistungen, flexible Arbeitszeiten und Weiterbildungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Dynamisches Umfeld mit hervorragenden Karrierechancen und einem starken Fokus auf Teamarbeit.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Personalisierung und arbeite an spannenden Projekten mit modernster Technologie.
- Qualifikationen: PhD oder Master mit umfangreicher Erfahrung in Machine Learning und Empfehlungssystemen.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 80000 - 110000 € pro Jahr.
Responsibilities
- Define and drive the technical roadmap for personalization and recommender systems, prioritizing roadmap items to meet business goals and defining short-term vision for the team.
- Propose and deliver R&D that directly shapes roadmaps, multiple projects, and long-term deliverables. Models are used over the long term by multiple products and teams.
- Design and lead the development of software used by multiple teams, ensuring long-term maintainability, scalability, and adaptability.
- Ensure complex, multi-service personalization products meet SLAs and provide correct results over time.
- Adapt systems to changing business needs and resolve multi-product, multi-team service incidents.
- Establish and enforce experimentation best practices, including A/B testing frameworks, offline evaluation methodology, and metrics design across personalization surfaces.
- Lead team meetings, ensure the team's progress on the roadmap, and make technical decisions that unblock projects.
- Manage stakeholders' expectations with data-driven narratives and communicate effectively with senior leadership to align on strategy and track progress.
- Drive organizational efficiency and business impact by implementing new technologies and processes.
- Foster a collaborative and high-performance team culture.
- Mentor senior and mid-level scientists, setting high code quality standards and best practices for the team.
- Stay current with advances in recommender systems, LLMs for personalization, and representation learning, bringing relevant advances into production when they deliver measurable improvement.
Requirements
- Ph D in Computer Science, Machine Learning, Engineering, Operations Research, Statistics, or a related quantitative field, OR Master's with 8+ years of applied ML experience.
- Deep expertise in recommender systems, personalization, ranking/retrieval, or computational advertising, with a track record of shipping systems that operate at scale.
- Expert‑level Python and deep proficiency with modern ML frameworks (Py Torch or Tensor Flow) and recommendation‑specific tooling (e. g., NVTabular, Merlin, Triton).
- Strong experience with cloud‑based ML infrastructure (AWS, Kubernetes, Databricks), containerization (Docker), and model serving at low latency.
- Advanced SQL skills and experience architecting large‑scale data pipelines and feature stores.
- Demonstrated ability to define technical roadmaps, influence direction across teams, and make architectural decisions that hold up over time.
- Excellent communication skills with the ability to present complex technical work to executive and non‑technical audiences.
- Core Competencies
Demonstrates expertise in defining technical roadmaps for personalization and recommender systems, with a strong focus on delivering scalable solutions and managing cross‑team collaborations.
Proficient in mentoring and fostering a high‑performance team culture while ensuring adherence to best practices in experimentation and model deployment.
#J-18808-Ljbffr
Staff Machine Learning Scientist – Personalization 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 Staff Machine Learning Scientist – 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 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 Staff Machine Learning Scientist – 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 Staff Machine Learning Scientist – Personalization 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!
