Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und implementiere skalierbare Empfehlungsmodelle für Musikentdeckung.
- Arbeitgeber: SoundCloud ist eine Plattform, die Künstler und Fans durch Musik verbindet.
- Mitarbeitervorteile: Flexible Arbeitskultur, umfangreiche Umzugsunterstützung und kreative Wellness-Vorteile.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Musik mit innovativen Technologien und einem vielfältigen Team.
- Gewünschte Qualifikationen: Erfahrung in maschinellem Lernen, Programmierung und Cloud-Plattformen erforderlich.
- Andere Informationen: Biete ein inklusives Arbeitsumfeld mit vielen Entwicklungsmöglichkeiten.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 43200 - 72000 € pro Jahr.
SoundCloud empowers artists and fans to connect and share through music. Founded in 2007, SoundCloud is an artist-first platform empowering artists to build and grow their careers by providing them with the most progressive tools, services, and resources. With over 400+ million tracks from 40+ million artists, the future of music is SoundCloud.
We are looking for a Machine Learning Engineer to join the SoundCloud Recommendation team (part of Music Discovery & Intelligence group), with a mission to help users find and play what they\’re looking for and enable them to explore further to discover music that exists nowhere else and connect directly with the artists that make it. In the role you will be responsible for the software engineering and machine learning models and infrastructure necessary to leverage the data and other resources to build and deliver search and recommendation mechanisms at scale.
Key Responsibilities:
- Build, evaluate, and deploy recommendation models at scale, developing key ML infrastructure components, and support experimentation
- Take responsibility for well-defined tasks and help shape technical decisions, design, and best practices
About you:
- Hands-on experience with implementing machine learning models and infrastructure for training, deploying, inference and validation of models at scale
- Familiar with common machine learning algorithms and/or other methods relevant to recommendation systems. Expertise in LLMs, NN, and NLP is a strong plus.
- Proficiency in Java, Scala, Python, and/or similar languages. Experience with TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn, etc. is a strong plus
- Knowledge of professional software engineering practices including version control, testing, code reviews, CI/CD
- Basic experience with cloud platforms (AWS, GCP, or Azure) for deploying ML services and containerization (Docker)
- Experience with large scale, distributed data processing frameworks/tools like Apache Spark, BigQuery
- Ability to clean, process, and analyze large datasets, as well as experience conducting and interpreting A/B tests using SQL
- Solid communication skills and enjoy working as a part of a cross-functional, solutions oriented team
- Strong problem solving skills and the ability to deliver concise, actionable solutions
- You seek impact and outcome, drive innovation and apply agile best practices
About us:
- We are a multinational company with offices in the US (New York and Los Angeles), Germany (Berlin), and the UK (London)
- We provide a flexible work culture that offers the opportunity to collaborate and connect in person at our offices as well as accommodating work from home
- We are deeply committed to ensuring diversity, equity and inclusion at all levels of our organization and fostering a community where everyone\’s voice, perspective and experience is respected and heard
- We believe a strong team is made by investing in employees through mentorship, workshops and enrichment opportunities
Benefits:
- Not located in Berlin? No worries, we offer extensive relocation support including allowances, one way flights, temporary accommodation and, by partnering with Start, on the ground support on arrival
- Interested in a gym membership, photography course or book? We have a Creativity and Wellness benefit!
- Employee Stock Ownership Plan
- Generous professional development allowance
- Flexible vacation and public holiday policy where you can take up to 35 days of PTO annually
- We offer free German courses at beginning, intermediate and advanced
- Various snacks, goodies, and 2 free lunches weekly when at the office
Diversity, Equity and Inclusion at SoundCloud
SoundCloud is for everyone. Diversity and open expression are fundamental to our organization. With this foundation, we aim to build a social platform and global community for everyone to create, discover, and share sounds. We acknowledge the challenges in our industry and strive to develop an inclusive culture where individual contributions are valued. We are dedicated to creating an inclusive environment for everyone, regardless of gender identity, sexual orientation, race, ethnicity, migration background, national origin, age, disability status, or care-giver status.
At SoundCloud you can find your community or elevate your allyship by joining a Diversity Resource Group (groups focused on people of color, LGBTQIA+ folks, and women). You may also participate in inclusive workshops, contribute to our Cultural Moments series, vote on organizations for the SoundCloud Community fund\’s support, and more! #J-18808-Ljbffr
Machine Learning Engineer, Recommendations Arbeitgeber: SoundCloud
Kontaktperson:
SoundCloud HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Machine Learning Engineer, Recommendations
✨Tipp Nummer 1
Netzwerke sind entscheidend! Suche nach Veranstaltungen oder Meetups in der Machine Learning-Community, um Kontakte zu knüpfen. Oftmals erfährst du so von offenen Stellen, bevor sie offiziell ausgeschrieben werden.
✨Tipp Nummer 2
Beteilige dich an Online-Communities und Foren, die sich mit Machine Learning und Empfehlungssystemen beschäftigen. Plattformen wie GitHub oder Stack Overflow können dir helfen, dein Wissen zu erweitern und gleichzeitig deine Sichtbarkeit zu erhöhen.
✨Tipp Nummer 3
Erstelle ein Portfolio, das deine Projekte im Bereich Machine Learning zeigt. Zeige insbesondere Modelle, die du entwickelt hast, und erkläre die Herausforderungen, die du dabei gemeistert hast. Dies kann dir helfen, dich von anderen Bewerbern abzuheben.
✨Tipp Nummer 4
Bereite dich auf technische Interviews vor, indem du häufige Fragen zu Machine Learning und Software Engineering übst. Nutze Plattformen wie LeetCode oder HackerRank, um deine Fähigkeiten zu testen und zu verbessern.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Machine Learning Engineer, Recommendations
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Verstehe die Rolle: Lies die Stellenbeschreibung sorgfältig durch und achte auf die spezifischen Anforderungen und Verantwortlichkeiten. Stelle sicher, dass du die Schlüsselqualifikationen für die Position als Machine Learning Engineer verstehst.
Hebe relevante Erfahrungen hervor: Betone in deinem Lebenslauf und Anschreiben deine praktische Erfahrung mit maschinellen Lernmodellen, insbesondere in Bezug auf Empfehlungssysteme. Nenne konkrete Projekte oder Technologien, die du verwendet hast, wie TensorFlow oder PyTorch.
Motivationsschreiben: Verfasse ein überzeugendes Motivationsschreiben, in dem du erklärst, warum du bei SoundCloud arbeiten möchtest und wie deine Fähigkeiten zur Mission des Unternehmens passen. Zeige deine Leidenschaft für Musik und Technologie.
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.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei SoundCloud vorbereitest
✨Verstehe die Grundlagen des maschinellen Lernens
Stelle sicher, dass du ein solides Verständnis der gängigen Algorithmen und Methoden im Bereich des maschinellen Lernens hast, insbesondere in Bezug auf Empfehlungssysteme. Bereite dich darauf vor, spezifische Beispiele aus deiner Erfahrung zu nennen.
✨Präsentiere deine technischen Fähigkeiten
Sei bereit, deine Kenntnisse in Programmiersprachen wie Python, Java oder Scala sowie deine Erfahrungen mit Frameworks wie TensorFlow oder PyTorch zu demonstrieren. Zeige, wie du diese Technologien in früheren Projekten eingesetzt hast.
✨Bereite dich auf praktische Aufgaben vor
Erwarte, dass dir während des Interviews praktische Aufgaben oder technische Herausforderungen gestellt werden. Übe das Lösen von Problemen, die mit der Implementierung und dem Testen von ML-Modellen zu tun haben, um deine Problemlösungsfähigkeiten zu zeigen.
✨Zeige Teamarbeit und Kommunikationsfähigkeiten
Da die Rolle eine enge Zusammenarbeit mit verschiedenen Teams erfordert, ist es wichtig, deine Fähigkeit zur Kommunikation und Teamarbeit zu betonen. Bereite Beispiele vor, in denen du erfolgreich in einem interdisziplinären Team gearbeitet hast.