Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und implementiere ML-Modelle für unsere innovative Content-Plattform.
- Unternehmen: Melotech, ein revolutionäres Unternehmen in der Medien- und Unterhaltungsbranche.
- Vorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, Aktienoptionen und Unterstützung für Remote-Arbeit.
- Weitere Informationen: Flache Hierarchien und direkte Einflussnahme auf Unternehmensentscheidungen.
- Warum dieser Job: Sei Teil eines dynamischen Teams, das die Zukunft der Medien gestaltet.
- Qualifikationen: Erfahrung in ML-Engineering und Kenntnisse in Python und MLOps.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 43200 - 72000 € pro Jahr.
Who we are
Melotech is revolutionizing media and entertainment. We create art through technology for humans to enjoy. In just 24 months, our work has been heard, watched and loved for over 3 billion minutes worldwide.
Founded by entrepreneur and investor Soheil Mirpour, we are backed by top VCs Cherry Ventures, Speedinvest and GFC, alongside world-class angels from firms such as Spotify, Blackstone and KKR.
What you will do
As our ML Engineer, you'll be the technical backbone powering our content platform. You'll tackle the critical questions: How do we build ML systems that scale to millions of users while maintaining low latency? What's the optimal architecture for training and deploying models that understand cultural trends in real-time? And how do we leverage cutting‑edge models to enhance creative processes while preserving quality? Working fully autonomously alongside our founder and the team, your answers to these questions will directly influence our company's success. On a typical day, your tasks may include:
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Building and deploying production ML models for within our content and product ecosystem
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Designing scalable ML infrastructure and pipelines that handle massive media datasets
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Implementing inference systems for content optimization across multiple verticals
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Fine‑tuning and deploying multimodal AI systems using MLOps best practices
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Collaborating with data science teams to transition research models into production‑ready systems
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Optimizing model performance for cost efficiency while maintaining accuracy and speed requirements
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Integrating ML capabilities into existing platforms and building APIs for seamless model consumption
Who you are
You're a production‑focused ML engineer who bridges the gap between cutting‑edge tech and scalable systems. Your expertise lies in building robust ML infrastructure that powers real‑world applications at scale. You thrive in fast‑paced environments where your technical decisions directly impact business outcomes and user experiences. Typically, your profile will look like this:
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Degree in Computer Science, Machine Learning, Mathematics, Engineering, or related technical field
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3+ years of hands‑on ML engineering experience building production systems at Big Tech companies, high‑growth startups, or media/entertainment platforms
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Expert‑level proficiency in Python, ML frameworks, and cloud platforms
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Extensive experience with MLOps tools and practices including Docker, Kubernetes, model versioning, and monitoring systems
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Proven track record deploying and scaling ML models in production environments with high availability requirements
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Self‑directed approach with ability to architect complex systems independently while collaborating across technical teams
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You thrive in a fast‑paced and performance‑oriented environment
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Colleagues would describe you as hard‑working, ambitious and persistent
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You're obsessed with music, video or social media
What makes this exciting
You are one of the first employees of an ambitious team, changing the world of media and entertainment. Being early means every decision you make shapes our trajectory. You're not a cog in the machine but the captain of your own ship, rewarded for performance and respected for leadership. Flat hierarchies mean that your voice matters, your ideas get implemented, and your impact is immediate.
We pay competitive salaries and make you an owner of the business with equity. We work remotely to give you complete freedom over your life, while meeting regularly around the world for global offsites where we strategize, bond, and push boundaries together.
What the process will look like
We hire on a rolling basis. Earliest starting date is always ASAP.
Once you begin our process, you can progress from start to offer within a week, depending on how quickly you can move through each stage:
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Take‑home case study : Real‑world project - showcase your skills and working style
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Case interview : 90‑minute case discussion - getting to know you & present and debate your results with a team member
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Online assessment : Motivational questionnaire and aptitude test - are you made for the job?
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Founder interview : 90‑minute interview with our CEO - going deep on all topics
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Team interview : Individual or group interview with other team members - depending on position
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Offer, contract signing and onboarding
Note : As we are still in stealth, you will learn more about Melotech as you progress through the stages. By the end of the Founder interview, you will have a full grasp of our business and the details of your role.
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AI/ML Engineer Arbeitgeber: Melotech
Melotech ist ein innovativer Arbeitgeber, der die Medien- und Unterhaltungsbranche revolutioniert. Als Teil eines dynamischen und ambitionierten Teams haben Sie die Möglichkeit, die Rekrutierung von Talenten zu gestalten und die Unternehmenskultur aktiv mitzugestalten. Wir bieten wettbewerbsfähige Gehälter, Eigenverantwortung durch Unternehmensanteile und die Flexibilität des Remote-Arbeitens, während wir regelmäßig globale Offsites organisieren, um Strategien zu entwickeln und den Teamgeist zu stärken.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so AI/ML Engineer erhalten könntest
✨Tipp Nummer 1
Sei proaktiv und nutze dein Netzwerk! Sprich mit Leuten in der Branche, besuche Meetups oder Webinare. Oft erfährt man von offenen Stellen durch persönliche Kontakte.
✨Tipp Nummer 2
Bereite dich gut auf Interviews vor! Informiere dich über Melotech, ihre Projekte und die Technologien, die sie nutzen. Zeige, dass du nicht nur die Anforderungen erfüllst, sondern auch ein echtes Interesse an ihrer Mission hast.
✨Tipp Nummer 3
Präsentiere deine Projekte! Wenn du an spannenden ML-Projekten gearbeitet hast, bringe diese in Gesprächen zur Sprache. Zeige, wie deine Erfahrungen direkt zu den Herausforderungen bei Melotech passen.
✨Tipp Nummer 4
Bewirb dich direkt über unsere Website! Das zeigt dein Engagement und gibt dir die beste Chance, im Auswahlprozess gesehen zu werden. Lass uns gemeinsam die Zukunft der Medien gestalten!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um AI/ML Engineer mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Mach es persönlich!:Zeig uns, wer du bist! Verwende in deinem Anschreiben eine persönliche Note und erzähle uns, warum du dich für die Rolle als AI/ML Engineer bei Melotech interessierst. Deine Leidenschaft für Medien und Technologie sollte durchscheinen!
Betone deine Erfahrungen:Wir wollen wissen, was du drauf hast! Hebe deine bisherigen Erfahrungen im Bereich ML Engineering hervor, insbesondere in Bezug auf Produktionssysteme und MLOps. Zeig uns, wie du komplexe Systeme gebaut und skaliert hast!
Sei konkret:Vermeide allgemeine Floskeln und sei konkret in deinen Beispielen. Erkläre, welche Technologien und Frameworks du verwendet hast und welche Ergebnisse du erzielt hast. Das gibt uns einen klaren Eindruck von deinem Können!
Bewirb dich über unsere Website:Der einfachste Weg, um Teil unseres Teams zu werden, ist, dich direkt über unsere Website zu bewerben. So stellst du sicher, dass deine Bewerbung schnell und unkompliziert bei uns ankommt. Wir freuen uns darauf, von dir zu hören!
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Melotech vorbereitet
✨Verstehe die Technologie
Mach dich mit den neuesten Trends und Technologien im Bereich KI und ML vertraut. Informiere dich über aktuelle Entwicklungen, insbesondere in der Medien- und Unterhaltungsbranche, um während des Interviews relevante Fragen stellen zu können.
✨Praktische Beispiele parat haben
Bereite konkrete Beispiele aus deiner bisherigen Berufserfahrung vor, die deine Fähigkeiten im Aufbau und der Skalierung von ML-Systemen zeigen. Zeige, wie du Herausforderungen gemeistert hast und welche Ergebnisse du erzielt hast.
✨Teamarbeit betonen
Da die Rolle viel Zusammenarbeit erfordert, sei bereit, über deine Erfahrungen in interdisziplinären Teams zu sprechen. Betone, wie du mit Data Science-Teams zusammengearbeitet hast, um Forschungsergebnisse in produktionsreife Systeme zu überführen.
✨Fragen zur Unternehmenskultur stellen
Zeige dein Interesse an der Unternehmenskultur von Melotech, indem du Fragen stellst, die auf die flachen Hierarchien und die Möglichkeit zur Einflussnahme auf das Unternehmen abzielen. Das zeigt, dass du nicht nur an der Technik, sondern auch an der Teamdynamik interessiert bist.