Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle ML-Systeme zur Optimierung von Zahlungsautorisierungen und leite innovative Projekte.
- Unternehmen: PPRO, ein führendes Unternehmen im Bereich lokale Zahlungen mit globaler Reichweite.
- Vorteile: Hybrid-Arbeitsmodell, 30 Tage Urlaub, jährliches Budget für berufliche Weiterbildung und Fitnessunterstützung.
- Weitere Informationen: Pet-friendly Büro und umfassende Unterstützung für persönliche und berufliche Entwicklung.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Zahlungsabwicklung und arbeite an spannenden Herausforderungen in einem dynamischen Team.
- Qualifikationen: Erfahrung in der Entwicklung von ML-Systemen und starke Kommunikationsfähigkeiten.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 49500 - 60500 € pro Jahr.
Описание: At PPRO, we simplify access to local payments - providing a local payments platform that empowers giants like Pay Pal, Stripe, and Microsoft to connect with billions of consumers worldwide.
We are on an ambitious, fast-paced mission to 3x our growth by 2028 - and we’re just getting started.
- Задачи
- Drive the multi-quarter roadmap for ML-driven authorization optimization, routing intelligence, and retry strategies.
- Identify the highest-impact opportunities before they become obvious, and build the case for investment with data and business framing.
- Design and lead the implementation of shared ML infrastructure—feature stores, model serving platforms, experimentation frameworks—that accelerates every team building on payments data, not just your own.
- Author and champion ML engineering standards across PPRO (model governance, monitoring, MLOps patterns), ensuring consistency, reliability, and reproducibility organization-wide.
- Take on challenges where the problem itself isn't well-defined. You scope, structure, and sequence the work—then lead execution across multiple engineers and teams to deliver.
- Actively invest in the growth of Senior engineers: through design reviews, pairing on hard problems, sponsoring stretch opportunities, and raising expectations for what "production-ready ML" means at PPRO.
- Design the experimentation strategy for live payment traffic—including multi-armed bandits, causal inference approaches, and traffic-splitting frameworks—ensuring sound statistical methodology across the team.
- Run design reviews, set expectations for technical documentation, and create the internal forums (guilds, working groups, RFCs) that help ML practitioners across teams learn from each other and align on standards.
- Требования
- Demonstrated experience designing and shipping ML systems that serve multiple products or teams—not just models, but the platforms, contracts, and abstractions that make ML reusable and reliable at scale.
- Proven ability to drive technical decisions across teams you don't manage—through clear writing, credibility, and the ability to synthesize competing perspectives into a coherent path forward.
- Expert-level command of classical ML (XGBoost, Light GBM, calibration, cost-sensitive learning) with the judgment to know when—and when not—to reach for more complex approaches.
- You've operated beyond standard accuracy metrics and can design evaluation frameworks appropriate to the problem.
- Extensive experience taking models from experimentation to high-throughput, low-latency production environments.
- You've owned reliability, SLAs, and incident response for ML systems, and you've built MLOps tooling—not just consumed it.
- You write and review code at a senior+ level in Python, hold the team to high standards for testability and maintainability, and can credibly engage in systems design discussions with Principal and Staff engineers across Data and Platform.
- You connect technical decisions to business outcomes—approval rate improvements to revenue, latency reductions to conversion, model drift to operational risk.
- You communicate clearly with non-technical stakeholders and can translate ambiguous business goals into concrete ML problems.
- Strong understanding of the card payment lifecycle, issuer behavior, authorization codes, retry logic, network rules, and 3DS.
- You use domain knowledge to inform feature design, model architecture, and experimentation strategy—not just as background context.
- Deep experience designing and owning ML infrastructure on AWS or GCP at scale, including infrastructure-as-code, cost management, and the ability to make build-vs-buy decisions on platform components.
- Условия
- We offer a hybrid structure with a 3 days / week on site expectation, so you can strike the balance between office and home working.
- In addition to our 30-day holiday allowance, we also provide a work from abroad policy, enabling employees to work remotely for up to another 30 days per year.
- We offer a €1,000 annual budget to support your professional growth—because investing in your development benefits us all.
- In addition, we provide leadership cafés, on-the-job training, and other opportunities to help you grow your skills and thrive in your role.
- We want our employees to benefit from various insurances including accident insurance, disability insurance, direct insurance (b AV) and travel insurance.
- PPRO helps contribute towards the costs of your gym membership, supporting your physical fitness journey while easing the burden on your wallet.
- We offer enhanced family leave to support you during key life moments.
- We’ve teamed up with a top well-being platform to provide one-on-one therapy, chat therapy, therapist-led courses, guided meditations, and more.
- Pet-friendly office - Because work is better with your paw-tners by your side.
Machine learning engineer in local payments in Berlin Arbeitgeber: PPRO
PPRO ist ein hervorragender Arbeitgeber, der eine dynamische und inklusive Arbeitsumgebung bietet, in der Mitarbeiter die Möglichkeit haben, ihre Fähigkeiten in einem internationalen Team von über 50 Nationalitäten zu entfalten. Mit einem starken Fokus auf persönliche Entwicklung, flexiblen Arbeitsmodellen und umfassenden Sozialleistungen, einschließlich einer jährlichen Weiterbildungspauschale und einem mentalen Gesundheitsprogramm, fördert PPRO das Wachstum und das Wohlbefinden seiner Mitarbeiter. Hier haben Sie die Chance, bedeutende Beiträge zur globalen Zahlungslandschaft zu leisten und gleichzeitig in einem unterstützenden und vertrauensvollen Umfeld zu arbeiten.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Machine learning engineer in local payments in Berlin erhalten könntest
✨Engagier dich in Entwickler-Communities!
Lass uns mal ehrlich sein: In der Software-Entwicklung sind Netzwerke Gold wert! Tummel dich in GitHub-Projekten, nehme an lokalen Meetups oder Hackathons teil und vernetze dich mit anderen Entwicklern. So steigerst du nicht nur deine Sichtbarkeit, sondern lernst auch die neuesten Trends und Technologien kennen.
✨Zeig deine Fähigkeiten!
Erstelle ein Portfolio, das deine besten Projekte und Code-Examples zeigt. Nichts überzeugt mehr als ein praktischer Beweis deiner Skills. Das kann auch helfen, bei PPRO anzuklopfen, wenn du dich auf die Stelle als Machine learning engineer in local payments bewirbst – so wissen sie gleich, was sie von dir erwarten können!
✨Nutze Jobplattformen speziell für Tech-Jobs!
Plattformen wie Stack Overflow Jobs oder AngelsList sind perfekte Orte, um Vollzeitstellen in der Software-Entwicklung zu finden. Hier sind viele tolle Unternehmen auf der Suche nach Talenten wie uns, also schau regelmäßig vorbei und bewirb dich direkt über die Website.
✨Such dir Mentoren und Feedback!
Hol dir Feedback von erfahrenen Entwicklern, die dir Tipps geben können, was Recruiter wirklich suchen. Ob über LinkedIn oder persönliche Kontakte: Menschen, die sich in der Branche auskennen, können enorm wertvoll sein, um dir zu helfen, dich optimal auf deine Bewerbung bei PPRO vorzubereiten!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Machine learning engineer in local payments in Berlin mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Highlights deiner Coding-Skills:In der Software-Entwicklung kommt es auf konkrete Fähigkeiten an. Vergiss nicht, relevante Programmiersprachen und Frameworks in deinen Lebenslauf aufzunehmen. Zeig uns, was du kannst – vielleicht mit einem Link zu deinem GitHub-Profil oder einer Übersicht deiner Side Projects, die deine Programmierkenntnisse illustrieren.
Dokumentation deiner Erfolge:Gerade bei einer Vollzeitstelle in der Software-Entwicklung sind konkrete Ergebnisse Gold wert. Nenn uns Zahlen und Ergebnisse aus deinen vorherigen Projekten. Hast du den Code optimiert oder Systemfehler behoben? Solche Erfolge zeigen, dass du die Sprache der Entwickler sprichst und einen echten Mehrwert bringst.
Attraktive Projektbeschreibungen:Wenn du an Projekten gearbeitet hast, die hervorstechen, beschreibe sie ausführlich in deinem Lebenslauf. Was war das Problem, das du gelöst hast? Welche Technologien hast du eingesetzt? Das gibt uns einen klaren Einblick in deine Herangehensweise und Problemlösungsfähigkeiten.
Motivation zeigen:In deinem Anschreiben solltest du deine Motivation für die Stelle im Bereich Software-Entwicklung bei PPRO klar herausstellen. Warum sprichst gerade du die Anforderungen für diese Vollzeitrolle an? Mach deutlich, was dich an der Arbeit bei uns reizt und wie du über das rein Technische hinaus wachsen möchtest.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei PPRO vorbereitet
✨Technische Vorbereitung auf die Coding-Challenges
In der Software-Entwicklung sind technische Fragen oft ein zentraler Teil des Interviews. Macht euch mit Plattformen wie LeetCode oder HackerRank vertraut, um eure Problemlösungsfähigkeiten zu trainieren. Zeigt im Interview viel Selbstbewusstsein beim Erklären eurer Ansätze!
✨Das eigene Portfolio im besten Licht präsentieren
Stellt sicher, dass ihr ein aussagekräftiges Portfolio habt, das einige eurer besten Projekte zeigt. Seid bereit, darüber zu sprechen, was eure Rolle war, welche Technologien ihr verwendet habt und welche Herausforderungen es gab. Das gibt den Interviewern einen Einblick in eure praktische Erfahrung.
✨Teamfähigkeit und Kommunikation betonen
In einer Vollzeit-Position wird Kommunikation im Team sehr wichtig sein. Seid bereit, Beispiele aus der Vergangenheit zu teilen, in denen ihr effektiv im Team gearbeitet habt. Dies zeigt, dass ihr nicht nur technische Fähigkeiten habt, sondern auch gut ins Team passt.
✨Vorbereitung auf Fragen zur Software-Architektur
Bereitet euch darauf vor, Fragen zur Software-Architektur zu beantworten. Themen wie RESTful APIs, Microservices und Cloud-Architekturen können Teil eures Interviews sein. Zeigt euer Verständnis durch Diskussionen und Beispiele aus eurer bisherigen Arbeit oder Projekte.