Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle ML-gestützte Features, die das Nutzererlebnis verbessern und personalisieren.
- Unternehmen: SoundCloud - eine Plattform, die Künstler und Fans durch Musik verbindet.
- Vorteile: Flexible Arbeitskultur, umfangreiche Weiterbildungsmöglichkeiten und ein kreatives Wellness-Benefit.
- Weitere Informationen: Dynamisches, diverses Umfeld mit exzellenten Karrierechancen und Unterstützung für Umzüge.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Musik mit innovativen Technologien und einem engagierten Team.
- Qualifikationen: Erfahrung in der Entwicklung von ML-Systemen und starke Programmierkenntnisse in Python oder Scala.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 63000 - 77000 € pro Jahr.
SoundCloud empowers artists and fans to connect and share through music. Founded in 2007, SoundCloud is an artist-first platform empowering artists to build and grow their careers by providing them with the most progressive tools, services, and resources. Mit über 400 Millionen Tracks von 40 Millionen Künstlern ist die Zukunft der Musik SoundCloud.
Wir suchen einen Senior Machine Learning Engineer, um unserem Recommendations Experience Team beizutreten, das sich auf den Aufbau von ML-gestützten Funktionen konzentriert, die die Personalisierung, das Engagement und die Zufriedenheit unserer Nutzer direkt verbessern. Während dies eine MLE-Rolle ist, bringen Sie starke Ingenieurgrundlagen mit und arbeiten über den gesamten Stack und End-to-End-Systeme hinweg, von Datenpipelines über APIs bis hin zu Echtzeitbereitstellungen und allem dazwischen. Das Recommendations-Team liefert ML-gestützte Funktionen, die 200 Millionen+ Nutzer mit Musik verbinden, die sie lieben werden.
Sie sind für Funktionen von Anfang bis Ende verantwortlich: vom Verständnis der Nutzerbedürfnisse mit Produkt und Design über die Architektur von Datenpipelines, die Milliarden von Ereignissen verarbeiten, bis hin zum Aufbau und Versand von Produktions-ML-Systemen, die Leistung, Kosten und Benutzererfahrung ausbalancieren. Dies bedeutet, dass Sie über BigQuery (Datenmengen im Billionenbereich), Airflow-Orchestrierung, Echtzeitbereitstellungsinfrastruktur (BigTable), APIs und ständige Zusammenarbeit mit Produkt-, Design-, Ingenieur- und Plattformteams arbeiten.
Hauptverantwortlichkeiten:- Entwicklung, Test und Produktion von ML- und LLM-basierten Systemen, die echten Nutzern dienen
- Entwurf und Aufbau von End-to-End-ML-Pipelines, einschließlich Daten, Funktionen, Training und Bereitstellung
- Technische Entscheidungen unter Berücksichtigung von Kosten, Latenz, Komplexität und Wartbarkeit treffen
- Verwaltung verteilter Systeme (BigQuery, BigTable, Airflow, DynamoDB), um zuverlässige, skalierbare Lösungen zu erstellen
- Einrichtung von Monitoring, A/B-Tests und Metrikrahmen zur Messung der Auswirkungen auf echte Nutzer
- Fehlerbehebung komplexer Probleme in Datenpipelines, ML-Modellen und verteilten Systemen
- Beitrag zur technischen Strategie und zu den besten Praktiken des Teams
- Nutzung agentischer Workflows und KI-unterstützter Ingenieurmethoden als Multiplikator, um mit 10-facher Geschwindigkeit traditioneller Methoden zu arbeiten
- 1-2+ Jahre Erfahrung im Aufbau von ML-Systemen in der Produktion - Sie verstehen den Unterschied zwischen einem Modell, das in Jupyter funktioniert, und einem, das Millionen von Nutzern dient
- 4+ Jahre Erfahrung in der Softwareentwicklung - Sie schreiben Produktionscode, nicht nur Notizen
- Starke Python- und Scala- (oder Java/JVM) Fähigkeiten, mit Erfahrung im Schreiben von skalierbarem Produktionscode
- Erfahrung im Aufbau und in der Bereitstellung von ML-Modellen von Anfang bis Ende (Daten, Training, Bereitstellung, Überwachung)
- Erfahrung im Aufbau und in der Bereitstellung von LLM-basierten Funktionen in der Produktion
- Vertrautheit mit der Integration von LLMs in ML-Systeme (z.B. retrieval-augmented generation, model serving)
- Verständnis der gemeinsamen ML-Architektur über verschiedene Bereiche hinweg (z.B. Suche und Empfehlungen)
- Starker Fokus auf Datenqualität und -korrektheit sowie darauf, wie upstream-Daten downstream-Modelle und die Benutzererfahrung beeinflussen
- Starke SQL-Kenntnisse für massive Datensätze (BigQuery, Spark)
- Erfahrung mit Cloud-Plattformen (AWS/GCP) und Containerisierung (Docker, Kubernetes)
- Erfahrung mit verteilter Datenverarbeitung und ETL-Pipelines (Airflow, Spark)
- Vertrautheit mit ML-Frameworks wie TensorFlow oder PyTorch
Wir sind ein multinationales Unternehmen mit Büros in den USA (New York und Los Angeles), Deutschland (Berlin) und dem Vereinigten Königreich (London). Wir bieten eine flexible Arbeitskultur, die die Möglichkeit bietet, persönlich in unseren Büros zusammenzuarbeiten und sich zu verbinden, sowie die Arbeit von zu Hause aus zu ermöglichen. Wir setzen uns stark dafür ein, Vielfalt, Gleichheit und Inklusion auf allen Ebenen unserer Organisation sicherzustellen und eine Gemeinschaft zu fördern, in der die Stimme, Perspektive und Erfahrung jedes Einzelnen respektiert und gehört wird.
Wir glauben, dass ein starkes Team durch Investitionen in Mitarbeiter durch Mentoring, Workshops und Weiterbildungsmöglichkeiten entsteht.
Vorteile:- Nicht in Berlin ansässig? Kein Problem, wir bieten umfassende Umzugshilfen, einschließlich Zulagen, Einzelflüge, vorübergehende Unterkünfte und, in Zusammenarbeit mit Expath, Unterstützung vor Ort bei der Ankunft
- Interessiert an einer Mitgliedschaft im Fitnessstudio, einem Fotokurs oder einem Buch? Wir haben einen Kreativitäts- und Wellnessvorteil!
- Mitarbeiter-Eigenkapitalplan
- Großzügige berufliche Entwicklungskosten
- Flexible Urlaubs- und Feiertagsrichtlinien, bei denen Sie bis zu 35 Tage PTO jährlich nehmen können
- Wir bieten kostenlose Deutschkurse auf Anfänger-, Mittel- und Fortgeschrittenenniveau an
- Verschiedene Snacks, Leckereien und 2 kostenlose Mittagessen pro Woche, wenn Sie im Büro sind
SoundCloud ist für alle. Vielfalt und offene Ausdrucksweise sind grundlegend für unsere Organisation; sie helfen uns, das nächste Kapitel in der Musik zu gestalten, indem wir unsere Schöpfer und Fans unabhängig von ihrer Identität verstehen und stärken. Wir erkennen die Herausforderungen in der Musikindustrie an und streben danach, eine inklusive Kultur zu beeinflussen, in der jeder respektvoll beitragen und gedeihen kann, insbesondere die historisch marginalisierten Gemeinschaften, mit denen viele unserer Schöpfer, Fans und SoundCloud-Mitarbeiter identifizieren. Wir setzen uns dafür ein, ein inklusives Umfeld bei SoundCloud für alle zu schaffen, unabhängig von Geschlechtsidentität, sexueller Orientierung, Rasse, Ethnie, Migrationshintergrund, Nationalität, Alter, Behinderungsstatus oder Betreuerstatus.
Bei SoundCloud können Sie Ihre Gemeinschaft finden oder Ihre Unterstützung erhöhen, indem Sie einer Diversity Resource Group beitreten. Diversity Resource Groups sind von Mitarbeitern organisierte Gruppen, die sich auf die Unterstützung und Förderung der Interessen einer bestimmten unterrepräsentierten Gemeinschaft konzentrieren, um eine inklusivere Kultur bei SoundCloud aufzubauen. Jeder kann beitreten, unabhängig davon, ob Sie die Identität teilen oder ein Verbündeter sein möchten.
Senior Machine Learning Engineer, Recommendations (Experience) Arbeitgeber: PassFort
deskbird ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern in München oder Berlin eine dynamische und unterstützende Arbeitsumgebung bietet. Mit einem starken Fokus auf berufliche Weiterentwicklung und einer offenen Unternehmenskultur fördert deskbird nicht nur das individuelle Wachstum, sondern auch die Teamzusammenarbeit durch regelmäßige persönliche Treffen und jährliche Unternehmenssummits. Die attraktiven Vergütungsmodelle und flexiblen Arbeitsbedingungen, einschließlich unbegrenztem Urlaub und Home-Office-Unterstützung, machen deskbird zu einem idealen Ort für alle, die eine sinnvolle und erfüllende Karriere im Bereich Customer Success anstreben.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Senior Machine Learning Engineer, Recommendations (Experience) 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 PassFort 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 Machine Learning Engineer, Recommendations (Experience) 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 Senior Machine Learning Engineer, Recommendations (Experience) bei PassFort gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei PassFort 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 PassFort entscheidend sein!