Auf einen Blick
- Aufgaben: Übernehme den gesamten ML-Lifecycle und forme die Datenkultur bei PDR.cloud.
- Unternehmen: Innovatives SaaS-Unternehmen aus Berlin mit Fokus auf digitale Werkstätten.
- Vorteile: Flexible Arbeitszeiten, kreative Freiheit und ein unterstützendes Team.
- Weitere Informationen: Flache Hierarchien und persönliche Entwicklungsmöglichkeiten in einem dynamischen Umfeld.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Automobilbranche mit modernster Technologie und echten Herausforderungen.
- Qualifikationen: Erfahrung in Machine Learning, starke Python- und SQL-Kenntnisse erforderlich.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Bei PDR.cloud digitalisieren wir die Werkstatt der Zukunft. Seit 2018 entwickeln wir eine cloud-basierte SaaS-Plattform aus Berlin, die Kfz-Reparaturwerkstätten dabei hilft, komplexe Schadenprozesse einfacher, schneller und vollständig digital zu verwalten.
Als Senior Machine Learning Engineer bei PDR.cloud übernehmen Sie die Verantwortung für den gesamten ML-Lebenszyklus - von der explorativen Datenanalyse und Modellentwicklung bis hin zu Produktionspipelines und fortlaufender Evaluierung. Sie arbeiten hands-on, sind die erste ML-Einstellung im Team und gestalten, wie datengestützte Intelligenz bei PDR.cloud aussieht. Es erwartet Sie ein kreatives Umfeld mit echten Freiräumen und mutigen Pilotkunden.
- Sie besitzen den kompletten ML-Lebenszyklus: explorative Analyse, Datenmodellierung, Feature Engineering, Modellentwicklung und Produktionspipelines.
- Sie arbeiten hands-on in allen Bereichen, einschließlich Datenerfassung, Schema-Design, Datenvorbereitung und den Tools, die wir zur Evaluierung unserer Daten verwenden.
- Sie arbeiten eng mit Produkt und Engineering zusammen, nutzen einen Rapid-Prototyping-Ansatz: Hypothesen validieren, Modelle iterieren, Erkenntnisse aus Daten gewinnen und in echte Produktentscheidungen umsetzen.
- Sie gestalten Architektur, Tools und Datenkultur.
- Nach der Prototyping-Phase erwarten Sie spannende langfristige Herausforderungen: Sie kalibrieren unsere Modelle für eine wachsende, heterogene Kundenbasis und verbessern kontinuierlich die Modellqualität.
Anforderungen
- Mehrjährige Erfahrung als Machine Learning Engineer, Data Engineer oder Applied Data Scientist mit klarem Ingenieurfokus - Sie entwerfen Pipelines selbst und lösen Datenprobleme unabhängig.
- Starke Python- und SQL-Kenntnisse sowie sicherer Umgang mit einer Cloud-Plattform (AWS, GCP oder Azure).
- Ein solides statistisches Fundament über die Standardwerte von sklearn hinaus: Sie kennen klassische und probabilistische Modellfamilien und verstehen, wann welcher Ansatz anzuwenden ist.
- Erfahrung mit der Bereitstellung von Produktionsmodellen und MLOps-Grundlagen - Sie benötigen keine fertige ML-Plattform, sondern bauen neue Modellpipelines von Grund auf zusammen mit unseren Ops-Profis bei PDR.cloud.
- Eine pragmatische, hands-on Denkweise: Sie arbeiten gerne im Rapid-Prototyping-Modus, liefern MVPs anstelle von über-engineered Architekturen und gehen mit unvollständigen Daten und sich ändernden Anforderungen selbstbewusst um.
Wünschenswert
- Erfahrung mit Ereignis- oder Sequenzdaten (Logs, Tracking-Ereignisse, Transaktionsdaten) und unregelmäßigen Zeitstempeln.
- Kenntnisse in probabilistischer Modellierung oder Prozessabbau.
- Erfahrung im Aufbau von Daten- und ML-Infrastrukturen in einem Greenfield-Setup.
- Hintergrund in SaaS, Automobil- oder Versicherungsumgebungen.
- Erfahrung in agilen Produktteams und direkter Zusammenarbeit mit Pilotkunden.
Sie werden Teil eines engagierten, interdisziplinären Entwicklungsteams aus erfahrenen Fullstack-Entwicklern, UX-Designern und Produktmanagern. Bei PDR.cloud zählen offene Kommunikation, gegenseitige Unterstützung und eine konstruktive Feedbackkultur - das werden Sie vom ersten Tag an spüren. Sie arbeiten hauptsächlich remote, nehmen aber regelmäßig an Workshops oder Teambuilding-Events in Berlin teil - für gemeinsame Ideen und echte Verbindungen über den Bildschirm hinaus. Flache Hierarchien und kurze Entscheidungswege geben Ihnen die Freiheit, kreativ, effizient und unabhängig zu arbeiten und gleichzeitig persönlich zu wachsen.
Bewerbungsprozess
Unser Bewerbungsprozess ist transparent, schlank und persönlich: Ein erstes Kennenlernen (remote) - Ein kurzes Gespräch, um Sie und Ihre Motivation kennenzulernen. Technisches Interview - Eine technische Diskussion mit unseren Entwicklern, möglicherweise einschließlich einer Code-Überprüfung oder einer kleinen praktischen Aufgabe. Team-Interview - Ein Austausch mit Ihren zukünftigen Kollegen, um Fragen zu stellen und ein Gefühl für unser Arbeitsumfeld zu bekommen. Abschließendes Gespräch & Angebot - Eine gemeinsame Abstimmung zu den Bedingungen und Ihrem frühestmöglichen Startdatum. Wir legen Wert auf zeitnahe Rückmeldungen und unterstützen Sie während des gesamten Prozesses auf offene und wertschätzende Weise.
PDR.cloud wurde 2018 in Berlin gegründet. Wir bieten Kfz-Reparaturdienstleistern eine cloud-basierte Software zur Abrechnung und Steuerung von Schäden. PDR.cloud vereint die bekannten Funktionen eines klassischen Dealer-Management-Systems mit smarten Lösungen und zeitgemäßer IT-Architektur. Unsere Mission ist es, für unsere Kunden eine vollständig digitale Werkstatt zu realisieren und den Arbeitsalltag unserer Anwender trotz immer komplexer werdenden Schadenprozessen zu vereinfachen.
Senior Machine Learning Engineer (all genders) - PDR.cloud GmbH Arbeitgeber: PDR.cloud GmbH
PDR.cloud ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern die Möglichkeit bietet, in einem dynamischen und kreativen Umfeld zu arbeiten. Mit einer offenen Kommunikationskultur, flachen Hierarchien und der Freiheit, innovative Lösungen zu entwickeln, fördert das Unternehmen nicht nur die persönliche und berufliche Weiterentwicklung, sondern ermöglicht auch die aktive Mitgestaltung der digitalen Werkstatt der Zukunft. Die Lage in Berlin bietet zudem Zugang zu einem pulsierenden Technologiemarkt und regelmäßige Team-Events stärken den Zusammenhalt und die Zusammenarbeit im Team.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Senior Machine Learning Engineer (all genders) - PDR.cloud GmbH erhalten könnten
✨Tipp Nummer 1
Sei proaktiv! Nutze LinkedIn und andere Netzwerke, um Kontakte zu knüpfen. Wenn du jemanden bei PDR.cloud kennst oder eine Verbindung herstellen kannst, sprich sie direkt an und zeig dein Interesse.
✨Tipp Nummer 2
Bereite dich auf technische Interviews vor, indem du deine Kenntnisse in Python und SQL auffrischst. Mach ein paar Coding-Challenges und sei bereit, deine Denkweise zu erklären, während du Probleme löst.
✨Tipp Nummer 3
Zeige deine Kreativität! Bereite ein kleines Projekt oder eine Fallstudie vor, die deine Fähigkeiten im Bereich Machine Learning demonstriert. Das kann dir helfen, dich von anderen Bewerbern abzuheben.
✨Tipp Nummer 4
Bewirb dich direkt über unsere Website! So stellst du sicher, dass deine Bewerbung schnell und unkompliziert bearbeitet wird. Und vergiss nicht, deine Motivation klar zu kommunizieren!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Senior Machine Learning Engineer (all genders) - PDR.cloud GmbH mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Sei authentisch!:Zeig uns, wer du wirklich bist! Deine Persönlichkeit und Motivation sind uns wichtig. Lass deine Leidenschaft für Machine Learning in deiner Bewerbung durchscheinen.
Mach es konkret!:Gib uns konkrete Beispiele aus deiner bisherigen Erfahrung. Erzähl uns von Projekten, an denen du gearbeitet hast, und wie du Herausforderungen gemeistert hast. Das hilft uns, dich besser kennenzulernen!
Pass auf die Details auf!:Achte darauf, dass deine Bewerbung gut strukturiert und fehlerfrei ist. Ein klarer und professioneller Auftritt macht einen guten Eindruck und zeigt, dass du dir Mühe gibst.
Bewirb dich über unsere Website!:Wir empfehlen dir, dich direkt über unsere Website zu bewerben. So kannst du sicherstellen, dass deine Bewerbung schnell bei uns landet und wir sie zeitnah bearbeiten können.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei PDR.cloud GmbH vorbereitet
✨Verstehe die ML-Lifecycle
Mach dich mit dem gesamten Lebenszyklus des Machine Learning vertraut. Sei bereit, über deine Erfahrungen in der explorativen Datenanalyse, Modellentwicklung und Produktionspipelines zu sprechen. Zeige, dass du nicht nur die Theorie kennst, sondern auch praktische Beispiele aus deiner bisherigen Arbeit einbringen kannst.
✨Zeige deine Programmierfähigkeiten
Da starke Python- und SQL-Kenntnisse gefordert sind, solltest du dich auf technische Fragen vorbereiten. Übe das Lösen von Problemen mit Code und sei bereit, deine Ansätze zu erklären. Vielleicht kannst du sogar ein kleines Projekt oder eine Code-Schnipsel mitbringen, um deine Fähigkeiten zu demonstrieren.
✨Bereite dich auf Teamarbeit vor
Da die Zusammenarbeit mit Produkt- und Engineering-Teams wichtig ist, solltest du Beispiele für erfolgreiche Teamprojekte parat haben. Überlege dir, wie du in der Vergangenheit mit anderen zusammengearbeitet hast, um Hypothesen zu validieren und Modelle iterativ zu verbessern.
✨Sei kreativ und pragmatisch
PDR.cloud sucht jemanden, der kreative Lösungen findet und MVPs statt über-engineerter Architektur liefert. Bereite dich darauf vor, über Situationen zu sprechen, in denen du mit unvollständigen Daten oder sich ändernden Anforderungen umgegangen bist. Zeige, dass du flexibel und anpassungsfähig bist.