Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle innovative KI-Modelle für über 500.000 Geschäftskunden und setze sie in Produktion um.
- Unternehmen: Qonto, ein führendes Fintech-Unternehmen mit einer starken Kundenorientierung.
- Vorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, flexible Arbeitszeiten und Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung.
- Weitere Informationen: Dynamisches Team mit vielfältigen Hintergründen und klaren Karrierepfaden.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Finanzdienstleistungen mit modernster KI-Technologie und mache einen echten Unterschied.
- Qualifikationen: Mindestens 6 Jahre Erfahrung in der Entwicklung von KI-Produkten und fundierte Kenntnisse in ML Ops.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Unsere Mission und Kunden: Wir schaffen die Freiheit für KMUs, erfolgreich zu sein, indem wir Europas führenden Finanzarbeitsplatz mit Bankdienstleistungen im Kern und erweiterten Finanztools bereitstellen. Wir sind stolz darauf, auf Trustpilot mit über 55.000 Bewertungen eine Bewertung von 4,8 zu haben. Unsere Kultur stellt die Kundenzufriedenheit in den Mittelpunkt unseres Handelns, was durch unseren Net Promoter Score von 75 belegt wird.
Unsere Reise: Gegründet im Jahr 2017 von Alexandre und Steve, ist Qonto auf über 1.600 Qontoer gewachsen, die mehr als 600.000 Kunden in 8 europäischen Ländern bedienen. Wir sind seit 2023 profitabel und stehen erst am Anfang.
Unsere Überzeugungen: Wir stellen nach Fähigkeiten und Potenzial ein. Mit über 80 Nationalitäten und 45 % Frauen, von denen 56 % in unserem Führungsteam sind, ist Vielfalt kein Programm; es ist, wer wir sind. Wir haben einen diskriminierungsfreien Einstellungsprozess aufgebaut, denn die besten Teams basieren auf Verdienst.
AI bei Qonto: KI ist tief in unsere Arbeitsweise integriert. Jeder Qontoer hat unbegrenzten Zugang zu den besten KI-Tools. Wir suchen Menschen, die experimentieren, ohne auf Erlaubnis zu warten, KI über das Offensichtliche hinaus zu nutzen, zu wissen, wann man ihr vertrauen kann und wann man sie hinterfragen sollte.
Schließen Sie sich uns als Staff Machine Learning Engineer für unser AI Product Team an, um kundenorientierte KI für über 500.000 Geschäftskunden zu entwickeln und bereitzustellen, indem Sie generative KI mit bewährten maschinellen Lerntechniken kombinieren. Sie haben kundenorientierte Produkte von Anfang bis Ende geliefert und können messbare Auswirkungen (Adoption, schnellere Aufgabenerledigung, Zufriedenheit) nachweisen, während Sie Zuverlässigkeit, Datenschutz und kontinuierliche Überwachung in der Produktion sicherstellen. Sie müssen kundenorientierte Produkte entwickelt haben.
Sie werden eng mit Marianne Ducournau zusammenarbeiten und einem Team von 8 KI-Ingenieuren und 3 Data Ops beitreten, um innovative Lösungen zu schaffen, die im Kern der Finanzdienstleistungen von Qonto stehen.
Als Staff Machine Learning Engineer für unser AI Product Team bei Qonto werden Sie:
- Neue Modelle von Anfang bis Ende entwickeln, von der Verständnis der Produktanforderungen bis zur Implementierung und Bereitstellung:
- Mit verschiedenen Stakeholdern, einschließlich Produktmanagern, Dateningenieuren und Backend-Ingenieuren, abstimmen, um eine nahtlose Integration von ML-Lösungen in das Produktökosystem sicherzustellen
- Modelle entwickeln: Entwerfen, Trainieren, Bewerten und Iterieren von ML-Modellen mit modernen Techniken, die auf reale Geschäftsprobleme zugeschnitten sind
- Modelle in Produktion bringen mit robuster technischer Implementierung und Qualitätssicherungsprozessen
- Unsere Lösungen skalieren:
- Ein ML Ops-Framework für das Team erstellen, um sicherzustellen, dass unsere Modelle effektiv mit ordnungsgemäßer Überwachung und Alarmen skalieren (z.B. Modellabdrift-Erkennung, Leistungsüberwachung, automatisierte Retraining-Pipelines)
- Best Practices innerhalb des ML-Teams teilen, um zum internen Wissen, zur Verbesserung der Werkzeuge und zur Mentoring von Kollegen beizutragen
Was Sie erwarten können:
- Markt-/Teamkontext: Ihre Arbeit wird sichtbare und direkte Auswirkungen auf die Nutzer und Erfahrungen von Qonto haben.
- Methoden und Werkzeuge: Wir verwenden einen modernen Tech-Stack, einschließlich Python, Cursor, Snowflake, Kafka, Kibana, PostgreSQL, Airflow, AWS-Tools, Prometheus, ArgoCD und GitHub. Sie haben die Freiheit, jedes Werkzeug zu testen, solange es hilft, das Ziel zu erreichen.
- Wachstumsmöglichkeiten: Es gibt einen klaren Karriereweg für Einzelbeiträge für diejenigen, die Experten auf ihrem Gebiet werden möchten, sowie die Möglichkeit, an der neuesten KI zu arbeiten.
Ihr zukünftiger Manager wird Marianne sein, Leiterin der Datenprodukte. Nach ihrer Erfahrung in namhaften Technologieorganisationen, in denen sie Data Science-Teams in der Finanzabteilung geleitet hat, kam Marianne vor 3 Jahren zu Qonto, um unser Data Science-Team aufzubauen! Was bringt sie ins Team? Als Expertin auf ihrem Gebiet hat sie praktische Erfahrung in der Implementierung von Data Science-Modellen, um funktionsübergreifende Teams zu bedienen und umsetzbare Erkenntnisse zu liefern. Marianne hat auch eine echte Leidenschaft für Mentoring und Coaching des Teams.
Über Sie:
- Erfahrung: Sie haben über 6 Jahre Erfahrung als ML Engineer, insbesondere in der Entwicklung kundenorientierter Produkte. Sie sind mit Tools vertraut, die das Retraining von Modellen und die Leistungsüberprüfung automatisieren.
- Modellierungskenntnisse: Sie haben Erfahrung im Aufbau und der Optimierung von maschinellen Lernmodellen für externe Kunden.
- Software Engineering: Sie sind versiert im Schreiben von robustem, hochwertigem, testbarem Code in Python und verstehen, wie man mit Drittanbieterdiensten und Datenbanken in großem Maßstab und FastAPI oder einem ähnlichen Web-Framework integriert.
- Problemlösung: Sie haben eine nachweisliche Erfolgsbilanz bei der Identifizierung komplexer Probleme und der Implementierung effektiver Lösungen im Kontext des maschinellen Lernens.
- Proaktivität: Sie ergreifen die Initiative zur Verbesserung von Prozessen und warten nicht, bis Probleme auftreten, bevor Sie diese angehen.
- Sprache: Sie sprechen fließend Englisch.
Bei Qonto verstehen wir, dass wahre Vielfalt nicht nur darin besteht, Kästchen auf einer Einstellungscheckliste abzuhaken. Bewerben Sie sich unabhängig von den Kästchen, die Sie abhaken! Wer weiß? Vielleicht haben Sie das fehlende Puzzlestück, nach dem wir schon immer gesucht haben.
Im Durchschnitt dauert unser Einstellungsprozess 20 Arbeitstage. Weitere Informationen zu unserem Bewerbungsprozess finden Sie hier.
Ihre Sicherheit liegt uns am Herzen. Rekrutierungsbetrug nimmt zu. Bitte beachten Sie, dass wir niemals mit Drittanbieterplattformen oder Agenturen zusammenarbeiten, die von Kandidaten Zahlungen verlangen. Wenn Sie eine verdächtige Nachricht erhalten, die angeblich von Qonto stammt, melden Sie dies bitte sofort.
Wir können KI-Tools verwenden, um Teile des Einstellungsprozesses zu unterstützen, z. B. bei der Überprüfung von Bewerbungen, der Analyse von Lebensläufen oder der Bewertung von Antworten. Diese Tools unterstützen unser Rekrutierungsteam, ersetzen jedoch nicht das menschliche Urteil. Letztendlich werden die endgültigen Einstellungsentscheidungen von Menschen getroffen. Wenn Sie weitere Informationen darüber wünschen, wie Ihre Daten verarbeitet werden, kontaktieren Sie uns bitte.
Staff Machine Learning Engineer for AI Product Arbeitgeber: Qonto
Qonto ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern die Freiheit gibt, in einem dynamischen und vielfältigen Umfeld zu wachsen. Mit einer klaren Fokussierung auf Kundenzufriedenheit und einem hohen Maß an Teamkultur bietet Qonto nicht nur Zugang zu modernsten Technologien und AI-Tools, sondern auch zahlreiche Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung. Die offene und inklusive Arbeitsatmosphäre fördert Innovation und Zusammenarbeit, was es zu einem idealen Ort für talentierte Fachkräfte macht, die einen bedeutenden Einfluss auf die Finanzdienstleistungen in Europa haben möchten.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Staff Machine Learning Engineer for AI Product erhalten könnten
✨Tipp Nummer 1
Sei proaktiv! Wenn du eine Stelle im Auge hast, zögere nicht, direkt mit dem Team oder dem Hiring Manager in Kontakt zu treten. Zeige dein Interesse und stelle Fragen, um mehr über die Rolle und das Unternehmen zu erfahren.
✨Tipp Nummer 2
Nutze Networking! Verbinde dich mit aktuellen Mitarbeitern auf LinkedIn oder besuche relevante Veranstaltungen. Oft erfährst du so Insider-Informationen und kannst deine Chancen erhöhen, wahrgenommen zu werden.
✨Tipp Nummer 3
Bereite dich auf technische Interviews vor! Da du als Staff Machine Learning Engineer arbeiten möchtest, solltest du deine Kenntnisse in Python und ML-Tools auffrischen. Übe Coding-Challenges und sei bereit, deine Lösungen zu erklären.
✨Tipp Nummer 4
Bewirb dich direkt über unsere Website! So stellst du sicher, dass deine Bewerbung an die richtige Stelle gelangt und du alle Informationen über den Bewerbungsprozess erhältst. Lass uns gemeinsam die Zukunft gestalten!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Staff Machine Learning Engineer for AI Product mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Sei du selbst!:Wenn du deine Bewerbung schreibst, sei authentisch und zeig uns, wer du wirklich bist. Wir suchen nach Menschen, die ihre Persönlichkeit und Leidenschaft in ihre Arbeit einbringen.
Mach es konkret!:Verwende konkrete Beispiele aus deiner bisherigen Erfahrung, um zu zeigen, wie du Herausforderungen gemeistert hast. Zeig uns, wie du messbare Ergebnisse erzielt hast – das macht einen großen Unterschied!
Pass auf die Details auf!:Achte darauf, dass deine Bewerbung gut strukturiert und fehlerfrei ist. Ein klarer und professioneller Auftritt zeigt uns, dass du dir Mühe gibst und die Position ernst nimmst.
Bewirb dich über unsere Website!:Wir empfehlen dir, deine Bewerbung direkt über unsere Website einzureichen. So stellst du sicher, dass sie schnell und effizient bei uns ankommt. Wir freuen uns darauf, von dir zu hören!
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Qonto vorbereitet
✨Verstehe die Mission von Qonto
Mach dich mit der Mission und den Werten von Qonto vertraut. Zeige im Interview, dass du verstehst, wie wichtig Kundenzufriedenheit ist und wie AI in die Produkte integriert wird. Das zeigt, dass du nicht nur an dem Job interessiert bist, sondern auch an der Vision des Unternehmens.
✨Bereite konkrete Beispiele vor
Denke an spezifische Projekte, bei denen du erfolgreich ML-Modelle entwickelt hast. Sei bereit, über die Herausforderungen zu sprechen, die du gemeistert hast, und wie deine Lösungen messbare Ergebnisse erzielt haben. Das hilft, deine Erfahrung greifbar zu machen.
✨Kenntnis der Technologien
Mach dich mit den Technologien vertraut, die Qonto verwendet, wie Python, Snowflake und AWS. Wenn du während des Interviews Fragen zu diesen Tools beantworten kannst oder sogar eigene Ideen zur Verbesserung einbringst, hinterlässt das einen starken Eindruck.
✨Fragen stellen
Bereite einige durchdachte Fragen für Marianne und das Team vor. Frage nach den aktuellen Herausforderungen im Bereich ML oder wie das Team Best Practices teilt. Das zeigt dein Interesse und deine proaktive Haltung, was sehr geschätzt wird.