Auf einen Blick
- Aufgaben: Definiere die technische Vision für ML-gestützte Zahlungsoptimierung und arbeite an innovativen Lösungen.
- Unternehmen: Dynamisches Unternehmen im Zahlungsverkehr mit einer vielfältigen, internationalen Kultur.
- Vorteile: Hybrid-Arbeitsmodell, 30 Tage Urlaub, Weiterbildung und Gesundheitsangebote.
- Weitere Informationen: Offene, inklusive Unternehmenskultur mit großartigen Entwicklungsmöglichkeiten.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft des globalen Zahlungsverkehrs mit modernster Technologie.
- Qualifikationen: Erfahrung in ML-Architektur und Softwareentwicklung auf Senior-Niveau.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 49500 - 60500 € pro Jahr.
Bei PPRO vereinfachen wir den Zugang zu lokalen Zahlungen und bieten eine Plattform, die großen Unternehmen wie PayPal, Stripe und Microsoft ermöglicht, mit Milliarden von Verbrauchern weltweit zu interagieren. Wir haben eine ehrgeizige Mission, unser Wachstum bis 2028 zu verdreifachen.
Als Staff Machine Learning Engineer im Performance Powerhouse-Team von PPRO definieren Sie die technische Vision und Architektur für ML-gesteuerte Zahlungsoptimierung in der gesamten Organisation. Sie werden über die Ausführung gut definierter Probleme hinausgehen und die größten Chancen identifizieren und formulieren.
Ihre Auswirkungen in dieser Rolle:
- ML Technische Strategie definieren: Führen Sie die mehrmonatige Roadmap für ML-gesteuerte Autorisierungsoptimierung und Routing-Intelligenz.
- Grundlegende ML-Systeme architektonisch gestalten: Entwerfen und leiten Sie die Implementierung gemeinsamer ML-Infrastrukturen.
- Technische Standards über Teams hinweg vorantreiben: Verfassen und fördern Sie ML-Engineering-Standards.
- Unklare, risikobehaftete Probleme lösen: Übernehmen Sie Herausforderungen, bei denen das Problem nicht gut definiert ist.
- Senior Engineers betreuen und weiterentwickeln: Investieren Sie aktiv in das Wachstum von Senior Engineers.
- Experimentation in großem Maßstab leiten: Entwerfen Sie die Experimentationsstrategie für Live-Zahlungsverkehr.
- Ingenieurkultur fördern: Führen Sie Design-Reviews durch und setzen Sie Erwartungen für technische Dokumentationen.
Was Sie zu einem großartigen Fit macht:
- ML Architektur in großem Maßstab: Nachgewiesene Erfahrung in der Gestaltung und dem Versand von ML-Systemen.
- Technische Führung ohne Autorität: Fähigkeit, technische Entscheidungen über Teams hinweg zu treffen.
- Tiefe Kenntnisse in klassischem und angewandtem ML: Expertenniveau im klassischen ML.
- Produktions-ML-Engineering: Umfangreiche Erfahrung in der Überführung von Modellen in Produktionsumgebungen.
- Exzellenz in der Softwareentwicklung: Schreiben und Überprüfen von Code auf Senior-Niveau in Python.
- Strategisches Denken und Geschäftssinn: Verbindung technischer Entscheidungen mit Geschäftsergebnissen.
- Tiefe Kenntnisse im Zahlungsbereich: Starkes Verständnis des Karten-Zahlungszyklus.
- Cloud-Infrastruktur-Meisterschaft: Tiefe Erfahrung in der Gestaltung und Verwaltung von ML-Infrastruktur auf AWS oder GCP.
Was wir bieten:
- Hybrides Arbeiten: 3 Tage pro Woche vor Ort.
- Lern- und Entwicklungsmöglichkeiten: Jährliches Budget von 1.000 Euro.
- Versicherungen: Unfall-, Invaliditäts- und Reisekrankenversicherung.
- Erweiterte Familienzeit: Unterstützung während wichtiger Lebensereignisse.
- Fitnessstudio-Mitgliedschaft: Unterstützung bei den Kosten.
- Plattform für psychische Gesundheit: Zugang zu Therapien und Kursen.
- Unser Büro: Modern und geräumig, gut ausgestattet.
- Haustierfreundliches Büro.
Unsere Prinzipien: Wir erledigen Dinge, handeln mit Vertrauen und Integrität, stellen den Kunden in den Mittelpunkt, verbessern kontinuierlich und arbeiten als Team.
Unser Engagement für Vielfalt und Inklusion: Wir bauen Teams, die die Vielfalt der Zahlungsmethoden widerspiegeln. Bewerben Sie sich, auch wenn Sie nicht alle Anforderungen erfüllen.
Staff Machine Learning Engineer - Munich 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 Staff Machine Learning Engineer - Munich 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 Staff Machine Learning Engineer - Munich 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 Staff Machine Learning Engineer - Munich 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.
