Machine Learning Engineer - Hybrid in Berlin

Machine Learning Engineer - Hybrid in Berlin

Berlin Vollzeit 56250 - 68750 € / Jahr (geschätzt) Hybrid
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Auf einen Blick

  • Aufgaben: Entwickle intelligente Anwendungen mit Machine Learning und optimiere Logistikalgorithmen.
  • Unternehmen: Führende globale Online-Lieferplattform mit einem dynamischen Team.
  • Vorteile: Hybrid-Arbeitsmodell, wettbewerbsfähiges Gehalt und internationale Zusammenarbeit.
  • Weitere Informationen: Tolle Karrierechancen in einem kreativen und unterstützenden Umfeld.
  • Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Lieferung und habe einen echten Einfluss auf Millionen von Kunden.
  • Qualifikationen: Erfahrung in Machine Learning und starke Programmierkenntnisse in Python.

Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 56250 - 68750 € pro Jahr.

Wir sind eine führende globale Online-Lieferplattform, und unsere Vision ist es, alltägliche Bequemlichkeit zu ermöglichen. Ob es sich um ein Festessen am Freitagabend, eine Poke-Bowl nach dem Training oder den Einkauf von Lebensmitteln handelt, unsere Technologieplattform verbindet Millionen von Kunden mit Hunderttausenden von Restaurant-, Lebensmittel- und Convenience-Partnern weltweit.

Wir suchen erfahrene Machine Learning Engineers, die leidenschaftlich daran interessiert sind, maschinelles Lernen zur Erstellung intelligenter Anwendungen zu nutzen. Als Senior Machine Learning Engineer werden Sie Teil des Data Science-Teams innerhalb der Produkt- und Technikgruppe mit über 2200 brillanten Entwicklern, Ingenieuren, Analysten und Forschern. Es ist wirklich ein großartiges Umfeld!

Sie werden gemeinsam maschinelle Lernsysteme entwerfen, aufbauen und in Produktion bringen. Als Mitglied des Logistik-Data-Science-Teams entwickeln Sie Lösungen für Herausforderungen bei Angebot und Nachfrage, während Sie Logistikalgorithmen optimieren, um einen zuverlässigen, effizienten und profitablen Service sicherzustellen. Bitte beachten Sie, dass sich diese Position in Berlin befindet (3 Tage pro Woche von unserem Büro in Berlin und 2 Tage im Homeoffice).

Zu Ihren Aufgaben gehören:

  • Skalierung und Übertragung neuartiger maschineller Lernlösungen zur Verbesserung unserer Entscheidungsprozesse und Lösungen in verschiedenen Produktanwendungsfällen.
  • Implementierung und Einführung von Data Science-Anwendungen, die mit kundenorientierten Lösungen koordiniert werden.
  • Implementierung von Tools, Datenpipelines und Evaluierungsrahmen, um die Entwicklung, Iteration und Einführung von ML-Ideen im Produktbereich zu ermöglichen.
  • Starke Erfahrung im Bereich Machine Learning und Entwicklung von Echtzeit-Datenstreaming-Technologien für Prognose- oder Logistikprodukte.
  • Starke Programmier- und Softwareengineering-Fähigkeiten in Python.
  • Erfahrung mit Amazon Web Services und Google Cloud Platform.

Unsere Teams knüpfen interne Verbindungen und arbeiten mit einigen der bekanntesten Marken der Welt zusammen, was uns in einem dynamischen Umfeld einen wirklich internationalen Einfluss verleiht.

Machine Learning Engineer - Hybrid in Berlin Arbeitgeber: Lieferando

Just Eat Takeaway ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern in Berlin ein dynamisches und unterstützendes Arbeitsumfeld bietet. Mit einem wettbewerbsfähigen Vergütungspaket, flexiblen Weiterbildungsmöglichkeiten und einer offenen Feedbackkultur fördert das Unternehmen nicht nur die persönliche Entwicklung, sondern auch die Zusammenarbeit in einem vielfältigen Team aus über 99 Nationen. Zudem engagiert sich Just Eat Takeaway für Nachhaltigkeit und bietet zahlreiche Vorteile wie eine Urban Sports Club-Mitgliedschaft und ein Firmenwagen, der auch privat genutzt werden kann.

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Kontaktdaten:

Lieferando Recruiting-Team

StudySmarter Expertenrat🤫

Wir sind der Meinung, dass du so Machine Learning Engineer - Hybrid in Berlin erhalten könntest

✨Engagier dich in Entwickler-Communities!

Lass uns mal ehrlich sein: In der Software-Entwicklung sind Netzwerke Gold wert! Tummel dich in GitHub-Projekten, nehme an lokalen Meetups oder Hackathons teil und vernetze dich mit anderen Entwicklern. So steigerst du nicht nur deine Sichtbarkeit, sondern lernst auch die neuesten Trends und Technologien kennen.

✨Zeig deine Fähigkeiten!

Erstelle ein Portfolio, das deine besten Projekte und Code-Examples zeigt. Nichts überzeugt mehr als ein praktischer Beweis deiner Skills. Das kann auch helfen, bei Lieferando anzuklopfen, wenn du dich auf die Stelle als Machine Learning Engineer - Hybrid bewirbst – so wissen sie gleich, was sie von dir erwarten können!

✨Nutze Jobplattformen speziell für Tech-Jobs!

Plattformen wie Stack Overflow Jobs oder AngelsList sind perfekte Orte, um Vollzeitstellen in der Software-Entwicklung zu finden. Hier sind viele tolle Unternehmen auf der Suche nach Talenten wie uns, also schau regelmäßig vorbei und bewirb dich direkt über die Website.

✨Such dir Mentoren und Feedback!

Hol dir Feedback von erfahrenen Entwicklern, die dir Tipps geben können, was Recruiter wirklich suchen. Ob über LinkedIn oder persönliche Kontakte: Menschen, die sich in der Branche auskennen, können enorm wertvoll sein, um dir zu helfen, dich optimal auf deine Bewerbung bei Lieferando vorzubereiten!

Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Machine Learning Engineer - Hybrid in Berlin mit Bravour zu bestehen

Machine Learning
Datenanalyse
Optimierung von Logistikalgorithmen
Echtzeit-Datenstreaming-Technologien
Python-Programmierung
Software Engineering
Amazon Web Services (AWS)

Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡

Highlights deiner Coding-Skills:In der Software-Entwicklung kommt es auf konkrete Fähigkeiten an. Vergiss nicht, relevante Programmiersprachen und Frameworks in deinen Lebenslauf aufzunehmen. Zeig uns, was du kannst – vielleicht mit einem Link zu deinem GitHub-Profil oder einer Übersicht deiner Side Projects, die deine Programmierkenntnisse illustrieren.

Dokumentation deiner Erfolge:Gerade bei einer Vollzeitstelle in der Software-Entwicklung sind konkrete Ergebnisse Gold wert. Nenn uns Zahlen und Ergebnisse aus deinen vorherigen Projekten. Hast du den Code optimiert oder Systemfehler behoben? Solche Erfolge zeigen, dass du die Sprache der Entwickler sprichst und einen echten Mehrwert bringst.

Attraktive Projektbeschreibungen:Wenn du an Projekten gearbeitet hast, die hervorstechen, beschreibe sie ausführlich in deinem Lebenslauf. Was war das Problem, das du gelöst hast? Welche Technologien hast du eingesetzt? Das gibt uns einen klaren Einblick in deine Herangehensweise und Problemlösungsfähigkeiten.

Motivation zeigen:In deinem Anschreiben solltest du deine Motivation für die Stelle im Bereich Software-Entwicklung bei Lieferando klar herausstellen. Warum sprichst gerade du die Anforderungen für diese Vollzeitrolle an? Mach deutlich, was dich an der Arbeit bei uns reizt und wie du über das rein Technische hinaus wachsen möchtest.

Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Lieferando vorbereitet

✨Technische Vorbereitung auf die Coding-Challenges

In der Software-Entwicklung sind technische Fragen oft ein zentraler Teil des Interviews. Macht euch mit Plattformen wie LeetCode oder HackerRank vertraut, um eure Problemlösungsfähigkeiten zu trainieren. Zeigt im Interview viel Selbstbewusstsein beim Erklären eurer Ansätze!

✨Das eigene Portfolio im besten Licht präsentieren

Stellt sicher, dass ihr ein aussagekräftiges Portfolio habt, das einige eurer besten Projekte zeigt. Seid bereit, darüber zu sprechen, was eure Rolle war, welche Technologien ihr verwendet habt und welche Herausforderungen es gab. Das gibt den Interviewern einen Einblick in eure praktische Erfahrung.

✨Teamfähigkeit und Kommunikation betonen

In einer Vollzeit-Position wird Kommunikation im Team sehr wichtig sein. Seid bereit, Beispiele aus der Vergangenheit zu teilen, in denen ihr effektiv im Team gearbeitet habt. Dies zeigt, dass ihr nicht nur technische Fähigkeiten habt, sondern auch gut ins Team passt.

✨Vorbereitung auf Fragen zur Software-Architektur

Bereitet euch darauf vor, Fragen zur Software-Architektur zu beantworten. Themen wie RESTful APIs, Microservices und Cloud-Architekturen können Teil eures Interviews sein. Zeigt euer Verständnis durch Diskussionen und Beispiele aus eurer bisherigen Arbeit oder Projekte.