Senior Machine Learning Engineer, Map Data
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Senior Machine Learning Engineer, Map Data

Senior Machine Learning Engineer, Map Data

Vollzeit 54000 - 84000 € / Jahr (geschätzt) Home Office möglich (teilweise)
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Auf einen Blick

  • Aufgaben: Entwickle und verbessere Systeme zur Kartendatenverarbeitung mit großem Datenvolumen.
  • Arbeitgeber: Lyft verbindet Menschen und fördert eine inklusive, vielfältige Gemeinschaft.
  • Mitarbeitervorteile: Genieße 30 Tage bezahlten Urlaub, 18 Wochen Elternzeit und mentale Gesundheitsleistungen.
  • Warum dieser Job: Arbeite an innovativen Projekten, die das Fahrerlebnis verbessern und echte Auswirkungen haben.
  • Gewünschte Qualifikationen: Mindestens 5 Jahre Erfahrung in der Softwareentwicklung, insbesondere mit Python und Cloud-Plattformen.
  • Andere Informationen: Hybrid-Arbeitsmodell: 3 Tage im Büro, flexible Remote-Arbeit für bis zu 4 Wochen jährlich.

Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 54000 - 84000 € pro Jahr.

At Lyft, our purpose is to serve and connect. To do this, we start with our own community by creating an open, inclusive, and diverse organization.

Our transportation network serves millions daily, relying on a map that reflects the constantly changing real world. Our systems leverage insights from driving locations, sensor data, and user feedback to provide the best possible service. This empowers us to optimize routes, recommend ideal transport modes, ensure safe drop-off locations, and much more.

To strengthen our efforts, we are hiring a Senior Software Engineer who will work end-to-end on creating and improving new capabilities to detect changes in the environment and reflect them in our Lyft map using a wide variety of input sources from the Lyft fleet. For this we are looking for someone who values software engineering best practices, loves the algorithmic and geospatial side of the challenge and is data-driven from start to end.

Our technology stack ranges from basic machine learning models to large language models and running them at scale on millions of images. You will work with incredibly passionate and talented colleagues from machine learning, data science, and engineering on projects that delight our passengers and drivers – powered by an up to date map.

Responsibilities:

  • Design, develop, deploy, monitor, operate and maintain scalable, robust, stable, reliable and performant systems to support map data pipelines that operate on large data sets.
  • Provide technical leadership and direction to the team by defining the team’s roadmap, architecture, processes, and best practices, with a focus on scalability and robustness in data pipeline design and implementation for large geospatial datasets.
  • Analyze our internal systems and processes, locate areas for improvement/automation, and build tools and dashboards to provide visibility.
  • Write clean, testable, and maintainable code while implementing best practices for code reviews, CI/CD pipelines, and system observability.
  • Help establish technical roadmaps and architectures based on technology and our business needs.
  • Drive high-impact projects and innovate new solutions to provide the best mapping experience possible.
  • Ship ML models at scale and low cost by focussing on systems / performance engineering.
  • Create resilient and scalable infrastructure that enables rapid iteration of new pipelines and machine learning models.

Experience:

  • BS/MS or equivalent degree in Computer Science, Machine Learning, or a related field.
  • 5+ years of proven work experience in software engineering.
  • Extensive experience with Python (including its data related batteries like numpy or pandas).
  • Familiarity with cloud platforms such as AWS and/or GCP, including experience with cloud infrastructure.
  • Excellent communication and collaboration skills with experience working in cross-functional teams.
  • Excellent analytical and problem-solving skills with a passion for tackling complex challenges.
  • Proven track record of proactively driving initiatives, taking ownership of projects, and independently identifying and implementing improvements.
  • Advantageous would be:
    • Experience with MLOps processes
    • Familiarity with geospatial data processing, GIS frameworks, or mapping infrastructure
    • Familiarity with Go

Benefits:

  • Pension scheme with 4% employer contribution
  • Risk and Accidental Death & Dismemberment benefits
  • Mental health benefits
  • Family building benefits
  • 18 weeks of paid parental leave. Biological, adoptive, and foster parents are all eligible
  • 30 days for paid time off in addition to 10 observed holidays

This role will be in-office on a hybrid schedule if an established Lyft Location is available to the Munich region — Hybrid Team Members will be expected to work in the office 3 days per week on Mondays, Thursdays and a team-specific third day. Additionally, hybrid roles have the flexibility to work from anywhere for up to 4 weeks per year.

Lyft proudly pursues and hires a diverse workforce. Lyft believes that every person has a right to equal employment opportunities without discrimination because of race, ancestry, place of origin, colour, ethnic origin, citizenship, creed, sex, sexual orientation, gender identity, gender expression, age, marital status, family status, disability, pardoned record of offences, or any other basis protected by applicable law or by Company policy. Lyft also strives for a healthy and safe workplace and strictly prohibits harassment of any kind. Accommodation for persons with disabilities will be provided upon request in accordance with applicable law during the application and hiring process. Please contact your Recruiter if you wish to make such a request.

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Senior Machine Learning Engineer, Map Data Arbeitgeber: Rocket Lab

Lyft ist ein hervorragender Arbeitgeber, der eine offene, inklusive und vielfältige Arbeitsumgebung fördert. Mit einem starken Fokus auf Mitarbeiterentwicklung bietet Lyft nicht nur attraktive Vorteile wie eine betriebliche Altersvorsorge und großzügige Elternzeit, sondern auch die Möglichkeit, an innovativen Projekten im Bereich Machine Learning und Geodatenverarbeitung zu arbeiten. Die hybride Arbeitsweise in München ermöglicht es den Mitarbeitern, flexibel zu arbeiten und gleichzeitig Teil eines leidenschaftlichen Teams zu sein, das sich für die Verbesserung des Mobilitätserlebnisses einsetzt.
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Kontaktperson:

Rocket Lab HR Team

StudySmarter Bewerbungstipps 🤫

So bekommst du den Job: Senior Machine Learning Engineer, Map Data

Tipp Nummer 1

Nutze dein Netzwerk! Sprich mit aktuellen oder ehemaligen Mitarbeitern von Lyft, um mehr über die Unternehmenskultur und die spezifischen Anforderungen für die Position als Senior Machine Learning Engineer zu erfahren. Oft können persönliche Empfehlungen den Unterschied machen.

Tipp Nummer 2

Bleibe auf dem neuesten Stand der Technologien! Informiere dich über aktuelle Trends in der Geodatenverarbeitung und im maschinellen Lernen. Zeige in Gesprächen, dass du die neuesten Entwicklungen kennst und wie sie auf die Herausforderungen bei Lyft angewendet werden können.

Tipp Nummer 3

Bereite dich auf technische Interviews vor! Übe algorithmische Probleme und Systemdesigns, die speziell auf große Datenmengen und geospatialen Kontext abzielen. Dies wird dir helfen, deine Fähigkeiten während des Interviews überzeugend zu präsentieren.

Tipp Nummer 4

Zeige deine Leidenschaft für das Unternehmen! Informiere dich über Lyft's Mission und Werte und überlege, wie du dazu beitragen kannst, diese zu verwirklichen. Ein starkes Interesse an der Verbesserung der Nutzererfahrung kann einen positiven Eindruck hinterlassen.

Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Senior Machine Learning Engineer, Map Data

Software Engineering Best Practices
Machine Learning
Geospatial Data Processing
Python (einschließlich numpy und pandas)
Cloud-Plattformen (AWS, GCP)
CI/CD-Pipelines
Systemobservierbarkeit
Analytische Fähigkeiten
Problemlösungsfähigkeiten
Technische Führung
Teamarbeit in funktionsübergreifenden Teams
Erfahrung mit MLOps-Prozessen
Entwicklung robuster und skalierbarer Systeme
Fähigkeit zur Identifizierung von Verbesserungsmöglichkeiten
Kommunikationsfähigkeiten

Tipps für deine Bewerbung 🫡

Verstehe die Anforderungen: Lies die Stellenbeschreibung sorgfältig durch und achte auf spezifische Anforderungen wie Programmierkenntnisse in Python, Erfahrung mit Cloud-Plattformen und Kenntnisse in MLOps. Stelle sicher, dass du diese Punkte in deiner Bewerbung ansprichst.

Betone relevante Erfahrungen: Hebe in deinem Lebenslauf und Anschreiben deine 5+ Jahre Erfahrung in der Softwareentwicklung hervor. Füge konkrete Beispiele hinzu, wie du komplexe Probleme gelöst hast oder an Projekten gearbeitet hast, die mit geospatialen Daten zu tun hatten.

Schreibe ein überzeugendes Anschreiben: Nutze dein Anschreiben, um deine Leidenschaft für Machine Learning und Software Engineering zu zeigen. Erkläre, warum du bei Lyft arbeiten möchtest und wie deine Fähigkeiten zur Verbesserung der Kartendaten beitragen können.

Prüfe deine Unterlagen: Bevor du deine Bewerbung einreichst, überprüfe alle Dokumente auf Vollständigkeit und Fehler. Achte darauf, dass dein Lebenslauf aktuell ist und alle relevanten Informationen enthält, die für die Position wichtig sind.

Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Rocket Lab vorbereitest

Verstehe die Technologie

Mach dich mit den Technologien und Tools vertraut, die Lyft verwendet, insbesondere im Bereich Machine Learning und Geodatenverarbeitung. Zeige während des Interviews, dass du die Herausforderungen und Möglichkeiten in diesen Bereichen verstehst.

Bereite konkrete Beispiele vor

Denke an spezifische Projekte oder Erfahrungen, die deine Fähigkeiten in der Softwareentwicklung und im Umgang mit großen Datensätzen demonstrieren. Sei bereit, diese Beispiele zu erläutern und zu zeigen, wie du Probleme gelöst hast.

Zeige Teamfähigkeit

Da die Rolle viel Zusammenarbeit erfordert, ist es wichtig, deine Kommunikations- und Teamfähigkeiten zu betonen. Bereite dich darauf vor, Fragen zu beantworten, die deine Erfahrungen in cross-funktionalen Teams beleuchten.

Frage nach der Unternehmenskultur

Zeige Interesse an der Unternehmenskultur von Lyft, insbesondere an deren Engagement für Vielfalt und Inklusion. Stelle Fragen dazu, wie das Unternehmen diese Werte in der täglichen Arbeit umsetzt.

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