Senior Machine Learning Scientist

Senior Machine Learning Scientist UK oder Polen (Remote oder Hybrid). Teil unseres Erfolgs mit der Möglichkeit, unserem Unternehmensanteilsprogramm beizutreten.

Unsere Vorteile:

• Monatliches Gesundheits- und Wellnessbudget, das mit der Dienstzeit steigt.
• Jährliches Lern- und Entwicklungsbudget, das mit der Dienstzeit steigt.
• Flexibles Arbeiten in einer Wahlumgebung – wir vertrauen darauf, wie Sie arbeiten möchten.
• Homeoffice-Zuschuss.
• 25 Urlaubstage plus lokale Feiertage, plus ein zusätzlicher Tag für jedes Dienstjahr.
• Ihr Geburtstag frei.
• Erweiterte Familienzeit (nur UK), Fruchtbarkeitsurlaub und Neugeborenenurlaub.
• Optionale Krankenversicherung.
• Leben- und Einkommensschutz (standortabhängig).
• Mitarbeiterunterstützungsprogramm (nur UK).
• Die Möglichkeit, am Erfolg des Unternehmens durch Optionen teilzuhaben.
• Wenn Sie in London sind, ein hundefreundliches Büro mit großartigen Kursen, Veranstaltungen und einer Dachterrasse.

Die Rolle:

Unsere Mission ist es, großen erfolgreichen Marken wie Uber, Amazon, Wise, HelloFresh und anderen zu helfen, ihre Kunden in den Mittelpunkt ihres Handelns zu stellen. Mit modernster Technologie im schnell wachsenden KI-Bereich analysiert unsere Customer Experience Intelligence-Plattform kontinuierlich explizites und implizites Feedback, um unseren Kunden zu ermöglichen, zu identifizieren, was sie als Nächstes tun sollten. Wir suchen einen Senior Machine Learning Scientist, der dem Team beitritt und hilft, die nächste Generation dieses Stacks zu entwickeln und bereitzustellen.

Was Sie tun werden:

• ML-Modelle und agentische Systeme für Kundenfeedback trainieren, bewerten und iterieren, wobei Sie unsere benutzerdefinierten Feinabstimmungspipelines besitzen.
• Experimente von Anfang bis Ende durchführen, Ergebnisse genau verfolgen und klare Empfehlungen abgeben, was versendet, iteriert oder eingestellt werden soll.
• LLM-gestützte Funktionen aufbauen und pflegen: Abrufpipelines, Re-Ranking-Systeme, Einsichtsagenten, Datenmining-Agenten und automatisierte Taxonomieerstellung.
• Robuste Evaluierungsrahmen entwerfen und durchführen: Testsets erstellen, Metriken definieren, nicht-deterministische Systeme bewerten, Klassenungleichgewicht behandeln und Vergleich von Checkpoints automatisieren.
• Semantische Suche und Abruf verbessern und weiterentwickeln, von einbettungsbasierten Ansätzen zu fortschrittlicheren Methoden übergehen.
• Produktionsqualitätscode schreiben und eng mit der Technik an der Produktionsbereitstellung, Modellbereitstellung, Datenpipelines und Überwachung zusammenarbeiten.
• Mit Produkt- und Commercial-Teams zusammenarbeiten, um geschäftliche Anforderungen in praktische ML-Lösungen zu übersetzen und Kundenbewertungen sowie Genauigkeitsbenchmarks zu unterstützen.
• Teammitglieder betreuen, Code und Forschung überprüfen und relevante Fortschritte aus der Literatur in das Produkt einbringen.

Was Sie benötigen:

• Ein tiefes Arbeitswissen über Transformatorarchitekturen.
• Starke PyTorch-Kenntnisse, mit der Fähigkeit, benutzerdefinierte Trainingsschleifen zu schreiben, Modellarchitekturen zu ändern und Probleme auf Tensor-Ebene zu debuggen.
• Idealerweise Erfahrung mit parameter-effizienten Feinabstimmungstechniken wie LoRA.
• Umfangreiche Erfahrung im Umgang mit großflächigen, unordentlichen realen Textdaten, einschließlich Klassifikation, Extraktion, Einbettungen, Re-Rankern, Clustering und Suche.
• Erfahrung in der Anweisungsfeinabstimmung und Bereitstellung von Sprachmodellen, Vertrautheit mit Frameworks wie vLLM, DeepSpeed oder ähnlichen Tools.
• Ein solides Fundament in klassischer ML und Statistik sowie das Urteilsvermögen, einfachere Methoden zu wählen, wenn sie die richtige Lösung sind.
• Praktische Erfahrung im Aufbau mit GenAI und agentischen Mustern.
• Exzellente Kommunikationsfähigkeiten und das Vertrauen, komplexe technische Konzepte für nicht-technische Zielgruppen zu übersetzen.
• Technische Neugier und ein starkes Interesse an KI – eine Leidenschaft für Experimente, um das Beste aus der verfügbaren Technologie herauszuholen.
• Hohe Eigenverantwortung und Initiative, mit der Fähigkeit, Probleme zu identifizieren, effektiv zu priorisieren und Lösungen voranzutreiben.
• Es wäre von Vorteil, wenn Sie einen MSc/PhD in Informatik, Maschinenlernen, künstlicher Intelligenz, Datenwissenschaft, Computerlinguistik oder einem verwandten STEM-Feld haben.
• Erfahrung mit Verstärkungslerntechniken, wie z.B. mit verifizierbarem Belohnungssystem (RLVR).

Unser Einstellungsprozess:

• Einführendes asynchrones Interview, um mehr über Ihre Ambitionen und Ihre Erwartungen zu erfahren.
• Gespräch mit Aji, unserem Chief Scientist, um mehr über die Rolle zu erfahren und Ihre Erfahrungen zu präsentieren.
• Kurze Hausaufgabe, um zu zeigen, wie Sie arbeiten.
• Treffen mit Teammitgliedern aus Data Science, Engineering und Produkt.
• Gespräch mit unserem Mitbegründer, um Werte und Karriereziele zu besprechen.

Unsere Werte:

• Wir sind besessen von Erfahrung – wir nehmen unsere Mission, die Welt von schlechter Kundenerfahrung zu befreien, ernst und leben, was wir predigen.
• Wir glauben an die Kraft des Vertrauens – offene Kommunikation mit den Stakeholdern.
• Wir handeln als verantwortungsvolle Eigentümer – Freiheit, Entscheidungen in unserem Verantwortungsbereich zu treffen.
• Wir teilen eine Leidenschaft für Wachstum und Fortschritt – wir sind Lernmaschinen und nehmen Feedback ernst.
• Wir setzen unsere Ambitionen hoch, bleiben aber bescheiden – ehrgeizig, aber maßvoll.
• Wir glauben, dass das richtige Team der Schlüssel zum Erfolg ist – Zusammenarbeit treibt Erfolge voran.

Diversität & Inklusion:

Wir möchten außergewöhnliche Erfahrungen für alle ermöglichen und mehr Vielfalt in das Unternehmen bringen. Wir ermutigen alle Bewerber, auch wenn sie möglicherweise nicht alle aufgeführten Anforderungen erfüllen.