Senior Applied ML Engineer

Senior Applied ML Engineer

Vollzeit 63000 - 78000 € / Jahr (geschätzt) Homeoffice (teilweise)
N

Auf einen Blick

  • Aufgaben: Entwickle und implementiere ML-Modelle für KI-Systeme in einer dynamischen Umgebung.
  • Unternehmen: Nebius, ein führendes Unternehmen im Bereich Cloud-Computing für die globale KI-Wirtschaft.
  • Vorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, umfassende Sozialleistungen und flexible Arbeitszeiten.
  • Weitere Informationen: Wachsendes Team mit exzellenten Entwicklungsmöglichkeiten und einem kollaborativen Arbeitsumfeld.
  • Warum dieser Job: Arbeite an innovativen Projekten und gestalte die Zukunft der KI mit.
  • Qualifikationen: Mindestens 5 Jahre Erfahrung in Software Engineering oder angewandtem maschinellen Lernen.

Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 63000 - 78000 € pro Jahr.

Why work at Nebius

Nebius is leading a new era in cloud computing to serve the global AI economy.

We create the tools and resources our customers need to solve real-world challenges and transform industries, without massive infrastructure costs or the need to build large in-house AI/ML teams.

Our employees work at the cutting edge of AI cloud infrastructure alongside some of the most experienced and innovative leaders and engineers in the field.

Where we work

Headquartered in Amsterdam and listed on Nasdaq, Nebius has a global footprint with R&D hubs across Europe, North America, and Israel.

The team of over 1400 employees includes more than 400 highly skilled engineers with deep expertise across hardware and software engineering, as well as an in-house AI R&D team.

We are seeking a Senior Applied ML Engineer to join a fast-growing team building an agent-native search platform for AI systems, the emerging web access layer for AI.

You will develop and deploy machine learning models that power retrieval, ranking, and indexing at scale, helping AI systems access fresh, reliable information in real time.

This is a high-impact role working on a production system used 24x7, tackling challenges comparable to large-scale web search.

  • Your responsibilities
  • Design, train, and deploy ML models for retrieval, reranking, and search relevance in production
  • Build and optimise embedding-based indexing and large-scale retrieval systems
  • Develop models supporting crawling, data selection, and content understanding
  • Define and improve quality metrics for agent-native search and build evaluation pipelines
  • Work on systems operating at very large scale, including high-throughput query workloads
  • Collaborate closely with engineering teams to integrate ML models into production services
  • Analyse performance trade-offs across latency, quality, and cost
  • Experiment with and apply state-of-the-art techniques in search, retrieval, and LLM-integrated systems
  • Contribute to product and architectural decisions in a fast-moving environment
  • Must-haves
  • 5+ years of experience in software engineering or applied machine learning
  • Strong programming skills in Python, Go, or C++
  • Proven experience deploying ML models in production systems
  • Hands‑on experience with retrieval, ranking, recommendation, or similar ML problems
  • Strong understanding of machine learning and modern deep learning techniques
  • Experience working with large-scale data systems and high-throughput environments
  • Ability to design evaluation frameworks and define meaningful model metrics
  • Product‑oriented mindset with a focus on impact and iteration
  • Strong problem‑solving skills and ability to work in a distributed team
  • Nice‑to‑haves
  • Experience with search systems or large-scale information retrieval
  • Familiarity with embeddings, transformers, and modern NLP systems
  • Experience working on LLM‑powered or agent‑based systems
  • Contributions to open‑source projects, technical publications, or conference talks
  • Participation in competitive ML (e. g. Kaggle) or similar signals of strong technical ability

We conduct coding interviews as part of the process.

What we offer

  • Competitive salary and comprehensive benefits package.
  • Opportunities for professional growth within Nebius.
  • Flexible working arrangements.
  • A dynamic and collaborative work environment that values initiative and innovation.

We’re growing and expanding our products every day. If you’re up to the challenge and are excited about AI and ML as much as we are, join us!

#J-18808-Ljbffr

Senior Applied ML Engineer Arbeitgeber: Nebius

Nebius ist ein hervorragender Arbeitgeber, der eine dynamische und innovative Arbeitsumgebung bietet, in der Mitarbeiter die Möglichkeit haben, an bedeutenden KI-Projekten zu arbeiten. Mit einem starken Fokus auf Karrierewachstum, Flexibilität und einer kollaborativen Kultur fördert Nebius die persönliche und berufliche Entwicklung seiner Mitarbeiter. Die internationale Ausrichtung und das talentierte Team bieten zudem einzigartige Vorteile, um in einem sich schnell entwickelnden Bereich wie der Cloud-Infrastruktur für die globale KI-Wirtschaft erfolgreich zu sein.

N

Kontaktdaten:

Nebius Recruiting-Team

StudySmarter Expertenrat🤫

Wir sind der Meinung, dass du so Senior Applied ML Engineer 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 Nebius 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 Applied ML Engineer mit Bravour zu bestehen

Maschinelles Lernen
Software Engineering
Python
Go
C++
Moderne Deep Learning Techniken
Retrieval-Systeme

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 Applied ML Engineer bei Nebius gut geeignet bist.

Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Nebius 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 Nebius entscheidend sein!