Senior Machine Learning Engineer, Recommendations (Product)

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. Mit über 400 Millionen Tracks von 40 Millionen Künstlern ist die Zukunft der Musik SoundCloud.

Wir suchen einen Senior Machine Learning Engineer, um unserem Recommendations Experience Team beizutreten, das sich auf den Aufbau von ML-gestützten Funktionen konzentriert, die die Personalisierung, das Engagement und die Zufriedenheit unserer Nutzer direkt verbessern. Während dies eine MLE-Rolle ist, bringen Sie starke Ingenieurgrundlagen mit und arbeiten über den gesamten Stack und End-to-End-Systeme hinweg, von Datenpipelines über APIs bis hin zu Echtzeitbereitstellungen und allem dazwischen. Das Recommendations-Team liefert ML-gestützte Funktionen, die 200 Millionen+ Nutzer mit Musik verbinden, die sie lieben werden.

Sie sind für Funktionen von Anfang bis Ende verantwortlich: vom Verständnis der Nutzerbedürfnisse mit Produkt und Design über die Architektur von Datenpipelines, die Milliarden von Ereignissen verarbeiten, bis hin zum Aufbau und Versand von Produktions-ML-Systemen, die Leistung, Kosten und Benutzererfahrung ausbalancieren. Dies bedeutet, dass Sie über BigQuery (Datenmengen im Billionenbereich), Airflow-Orchestrierung, Echtzeitbereitstellungsinfrastruktur (BigTable), APIs und ständige Zusammenarbeit mit Produkt-, Design-, Ingenieur- und Plattformteams arbeiten.

• Entwicklung, Test und Produktion von ML- und LLM-basierten Systemen, die echten Nutzern dienen
• Entwurf und Aufbau von End-to-End-ML-Pipelines, einschließlich Daten, Funktionen, Training und Bereitstellung
• Technische Entscheidungen unter Berücksichtigung von Kosten, Latenz, Komplexität und Wartbarkeit treffen
• Navigation durch verteilte Systeme (BigQuery, BigTable, Airflow, DynamoDB), um zuverlässige, skalierbare Lösungen zu erstellen
• Einrichtung von Monitoring, A/B-Tests und Metrikrahmen zur Messung der Auswirkungen auf echte Nutzer
• Debugging komplexer Probleme in Datenpipelines, ML-Modellen und verteilten Systemen
• Beitrag zur technischen Strategie und zu den besten Praktiken des Teams
• Nutzung agentischer Workflows und KI-unterstützter Ingenieurmethoden als Multiplikator, um mit 10-facher Geschwindigkeit traditioneller Methoden zu arbeiten

• 1-2+ Jahre Erfahrung im Aufbau von ML-Systemen in der Produktion - Sie verstehen den Unterschied zwischen einem Modell, das in Jupyter funktioniert, und einem, das Millionen von Nutzern dient
• 4+ Jahre Erfahrung in der Softwareentwicklung - Sie schreiben Produktionscode, nicht nur Notebooks
• Starke Python- und Scala- (oder Java/JVM) Fähigkeiten, mit Erfahrung im Schreiben von skalierbarem Produktionscode
• Erfahrung im Aufbau und in der Bereitstellung von ML-Modellen von Anfang bis Ende (Daten, Training, Bereitstellung, Überwachung)
• Erfahrung im Aufbau und in der Bereitstellung von LLM-basierten Funktionen in der Produktion
• Vertrautheit mit der Integration von LLMs in ML-Systeme (z.B. retrieval-augmented generation, model serving)
• Verständnis der gemeinsamen ML-Architektur über verschiedene Bereiche hinweg (z.B. Suche und Empfehlungen)
• Starker Fokus auf Datenqualität und -korrektheit sowie darauf, wie upstream-Daten downstream-Modelle und die Benutzererfahrung beeinflussen
• Starke SQL-Kenntnisse für massive Datensätze (BigQuery, Spark)
• Erfahrung mit Cloud-Plattformen (AWS/GCP) und Containerisierung (Docker, Kubernetes)
• Erfahrung mit verteilter Datenverarbeitung und ETL-Pipelines (Airflow, Spark)
• Vertrautheit mit ML-Frameworks wie TensorFlow oder PyTorch

Wir sind ein multinationales Unternehmen mit Büros in den USA (New York und Los Angeles), Deutschland (Berlin) und dem Vereinigten Königreich (London). Wir bieten eine flexible Arbeitskultur, die die Möglichkeit bietet, persönlich in unseren Büros zusammenzuarbeiten und sich zu verbinden, sowie die Möglichkeit, von zu Hause aus zu arbeiten. Wir setzen uns stark dafür ein, Vielfalt, Gleichheit und Inklusion auf allen Ebenen unserer Organisation sicherzustellen und eine Gemeinschaft zu fördern, in der jede Stimme, Perspektive und Erfahrung respektiert und gehört wird.

• Umzugshilfe, einschließlich Zulagen, Einzelflüge, vorübergehende Unterkünfte und Unterstützung vor Ort bei Ankunft
• Kreativitäts- und Wellnessleistungen
• Mitarbeiterbeteiligungsplan
• Großzügige berufliche Entwicklungskosten
• Flexible Urlaubs- und Feiertagsregelung, bei der Sie bis zu 35 Tage PTO jährlich nehmen können
• Kostenlose Deutschkurse auf Anfänger-, Mittel- und Fortgeschrittenenniveau
• Verschiedene Snacks, Leckereien und 2 kostenlose Mittagessen pro Woche im Büro

SoundCloud ist für alle. Vielfalt und offene Ausdrucksweise sind grundlegend für unsere Organisation; sie helfen uns, das nächste Kapitel in der Musik zu gestalten, indem wir unsere Schöpfer und Fans verstehen und stärken, unabhängig von ihrer Identität. Wir erkennen die Herausforderungen in der Musikindustrie an und streben danach, eine inklusive Kultur zu beeinflussen, in der jeder respektvoll beitragen und gedeihen kann, insbesondere die historisch marginalisierten Gemeinschaften, mit denen viele unserer Schöpfer, Fans und SoundCloud-Mitarbeiter identifizieren. Wir setzen uns dafür ein, ein inklusives Umfeld bei SoundCloud für alle zu schaffen, unabhängig von Geschlechtsidentität, sexueller Orientierung, Rasse, ethnischer Zugehörigkeit, Migrationshintergrund, nationaler Herkunft, Alter, Behinderungsstatus oder Betreuungsstatus.