Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und implementiere innovative ML-Lösungen für die Musiksuche.
- Unternehmen: SoundCloud, eine Plattform, die Künstler und Fans verbindet.
- Vorteile: Flexible Arbeitskultur, großzügige Urlaubstage und professionelle Entwicklungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Dynamisches Umfeld mit Fokus auf Vielfalt und Inklusion.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Musik mit modernster Technologie und einem kreativen Team.
- Qualifikationen: Ph.D. oder M.Sc. in einem quantitativen Bereich und 3+ Jahre Erfahrung in ML.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 54000 - 84000 € pro Jahr.
SoundCloud ermöglicht Künstlern und Fans, sich durch Musik zu verbinden und auszutauschen. Gegründet im Jahr 2007, ist SoundCloud eine Plattform, die Künstlern hilft, ihre Karrieren mit den fortschrittlichsten Tools, Dienstleistungen und Ressourcen aufzubauen und zu fördern. Mit über 400 Millionen Tracks von 40 Millionen Künstlern ist die Zukunft der Musik SoundCloud.
Wir suchen einen Senior Machine Learning Engineer, um unser Search-Team zu verstärken. Als Gründungs-Machine Learning Engineer in diesem Team haben Sie die einzigartige Möglichkeit, die ML-Praxis für einen der kritischsten Produktbereiche von SoundCloud zu gestalten und zu leiten. Sie werden eng mit Datenwissenschafts- und Engineering-Teams zusammenarbeiten, um die Modelle zu entwerfen, zu erstellen und bereitzustellen, die Millionen von Hörern helfen, unser umfangreiches und einzigartiges Katalog an Musik und Audio zu entdecken.
Hauptverantwortlichkeiten- Entwurf, Aufbau und Bereitstellung von End-to-End-Maschinenlernlösungen für die Suche, mit Fokus auf Ranking, Relevanz und Abfrageverständnis (NLP)
- Übernahme des gesamten ML-Lebenszyklus, von Prototyping und Evaluierung bis hin zur Bereitstellung skalierbarer Modelle in der Produktion und Überwachung ihrer Leistung
- Stärkung und Skalierung der Grundlage für ML-Engineering und MLOps innerhalb des Search-Teams, Definition von Best Practices und Aufbau von Werkzeugen zur Ermöglichung schneller Iterationen
- Zusammenarbeit mit Analysten und Datenwissenschaftlern, um Forschung in produktionsbereite Systeme zu übersetzen
- Zusammenarbeit mit anderen ML-Ingenieuren zur Nutzung gemeinsamer Infrastruktur und Kenntnisse
- Ein Ph.D. oder M.Sc. in einem quantitativen Bereich (z.B. Informatik, Statistik, Maschinenlernen) oder gleichwertige Branchenerfahrung
- 3+ Jahre Berufserfahrung in der Bereitstellung großangelegter ML-Modelle in der Produktion
- Starker Ingenieurhintergrund in Python oder Scala, mit praktischer Erfahrung in der Verwendung von Datenverarbeitungsframeworks (z.B. Spark, BigQuery) und Suchtechnologien (z.B. Elasticsearch)
- Tiefes Verständnis der Kernkonzepte der Suche, einschließlich Indizierung, Abruf und Learning to Rank (LTR), sowie die Fähigkeit, Kompromisse zwischen verschiedenen Ansätzen zu diskutieren
- Nachgewiesene Erfahrung im Aufbau und in der Skalierung von ML-Infrastruktur und -Werkzeugen für die Modellbereitstellung, Lebenszyklusmanagement und Überwachung in einer Cloud-Umgebung (GCP, AWS oder Azure)
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 Arbeit von zu Hause aus zu ermöglichen. 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.
Wir glauben, dass ein starkes Team entsteht, indem wir in Mitarbeiter durch Mentoring, Workshops und Weiterbildungsmöglichkeiten investieren. Nicht in Berlin ansässig? Keine Sorge, wir bieten umfassende Umzugshilfen, einschließlich Zulagen, Einzelflüge, vorübergehende Unterkünfte und, in Zusammenarbeit mit Expath, Unterstützung vor Ort bei der Ankunft.
Interessiert an einer Mitgliedschaft im Fitnessstudio, einem Fotokurs oder einem Buch? Wir haben einen Kreativitäts- und Wellnessvorteil!
Wir bieten ein großzügiges berufliches Entwicklungsbudget, eine flexible Urlaubs- und Feiertagspolitik, bei der Sie bis zu 35 Tage PTO jährlich nehmen können, sowie 16 bezahlte Wochen für alle Eltern (gebärende und nicht gebärende), unabhängig vom Geschlecht, um Neugeborene, adoptierte und Pflegekinder willkommen zu heißen.
Wir bieten kostenlose Deutschkurse auf Anfänger-, Mittel- und Fortgeschrittenenniveau sowie verschiedene Snacks, Leckereien und 2 kostenlose Mittagessen pro Woche, wenn Sie im Büro sind.
SoundCloud ist für alle. Vielfalt und offene Ausdrucksweise sind grundlegend für unsere Organisation; sie helfen uns, das nächste Kapitel in der Musik zu führen, 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, Ethnie, Migrationshintergrund, nationaler Herkunft, Alter, Behinderungsstatus oder Betreuungsstatus. Bei SoundCloud können Sie Ihre Gemeinschaft finden oder Ihre Unterstützung erhöhen, indem Sie einer Diversity Resource Group beitreten. Diversity Resource Groups sind von Mitarbeitern organisierte Gruppen, die sich darauf konzentrieren, die Interessen einer bestimmten unterrepräsentierten Gemeinschaft zu unterstützen und zu fördern, um eine inklusivere Kultur bei SoundCloud aufzubauen. Jeder kann beitreten, unabhängig davon, ob Sie die Identität teilen oder ein Verbündeter sein möchten.
Senior Machine Learning Engineer, Search Arbeitgeber: SoundCloud
SoundCloud ist ein hervorragender Arbeitgeber, der eine flexible Arbeitskultur in Berlin bietet, die sowohl persönliche Zusammenarbeit als auch Homeoffice ermöglicht. Mit einem starken Fokus auf Vielfalt, Chancengleichheit und Inklusion investiert das Unternehmen in die berufliche Entwicklung seiner Mitarbeiter durch Mentoring, Workshops und großzügige Weiterbildungsbudgets. Zudem profitieren die Mitarbeiter von umfangreichen Zusatzleistungen wie einem Kreativitäts- und Wellness-Benefit, einer Equity-Plan und bis zu 35 Tagen bezahltem Urlaub jährlich.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Senior Machine Learning Engineer, Search erhalten könnten
✨Wende dich an die richtigen Communities
Schau dir Online-Communities und Foren an, die sich um Data Science drehen, wie Kaggle oder GitHub. Engagiere dich dort aktiv, teile deine Projekte und lerne von anderen – das wird dir helfen, nicht nur einen Fuß in die Tür zu bekommen, sondern auch wertvolle Kontakte zu knüpfen.
✨Präsentiere deine Daten-Projekte
Baue ein Portfolio auf, das deine besten Projekte zeigt. Nutze Plattformen wie GitHub oder eine persönliche Webseite, um deine Arbeiten zu veröffentlichen. Arbeitgeber im Data Science-Bereich schauen oft direkt auf praktische Erfahrungen, also zeig, was du drauf hast!
✨Nimm an Meetups und Hackathons teil
Besuche lokale Data Science-Meetups oder nehme an Hackathons teil. Diese Veranstaltungen sind nicht nur super, um dein Wissen zu erweitern, sondern auch Gold wert für Networking. Du lernst Fachkollegen kennen und kannst auf Lockere Art und Weise Eventualjobs ergattern.
✨Direkte Bewerbungen über unsere Seite
Vergiss nicht, direkt auf unserer Website nach Stellenangeboten bei SoundCloud zu schauen. Hier kannst du dich auf offene Datenwissenschaftsstellen bewerben und zeigst damit direktes Interesse, das viele Arbeitgeber schätzen!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Senior Machine Learning Engineer, Search mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Lass deine Daten sprechen!:In einem Bereich wie Data Science ist es entscheidend, dass du deine praktischen Fähigkeiten präsentierst. Wenn du an Projekten gearbeitet hast, die deine Analysefähigkeiten oder dein Wissen über Machine Learning demonstrieren, teile sie in deinem Lebenslauf oder füge einen Link zu deinem GitHub-Portfolio bei. Die Daten, die du analysiert hast, und die Tools, die du verwendest, sollten klar hervorgehoben werden.
Ergebnisse quantifizieren!:Unterstütze deine Erfahrung mit quantifizierbaren Ergebnissen. Zeige, wie du durch deine Analysen oder Modelle zur Entscheidungsfindung beigetragen hast oder wie deine Berechnungen den Rohdaten neue Erkenntnisse entlockt haben. Arbeitgeber in der Data Science sind oft an konkreten Verbesserungen und Effizienzsteigerungen interessiert!
Erläutere deine Lernbereitschaft!:Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, zeige in deinem Anschreiben, dass du bereit bist, zu lernen und dich weiterzuentwickeln. Sprich über deine Neugier für neue Technologien oder Methoden im Data Science Bereich. Vielleicht hast du auch Kurse besucht oder Zertifikate erworben, die deine Begeisterung zeigen!
Die richtige technische Sprache!:Achte darauf, dass deine Bewerbung alle relevanten technischen Begriffe enthält, die in der Data Science gebräuchlich sind. Nenne spezifische Programmier- und Analysetools wie Python, R oder SQL, die du beherrschst. Dies macht es für die Rekrutierer einfacher, schnell zu erkennen, dass du für die Rolle als Senior Machine Learning Engineer, Search bei SoundCloud gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei SoundCloud vorbereitet
✨Bereite deine technischen Skills vor
In einem Vorstellungsgespräch für eine Data-Science-Position wird oft dein Wissen über Tools wie Python, R oder SQL getestet. Mach dich mit gängigen Algorithmen und deren Einsatzmöglichkeiten vertraut, denn technische Fragen können schnell kommen. Lass uns sicherstellen, dass du in diesen Bereichen glänzt!
✨Verschaffe dir einen Überblick über Projekte
Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, ist es wichtig, dass du konkrete Erfahrungen und Projekte vorweisen kannst. Wenn du bereits an Data-Science-Projekten gearbeitet hast, sei bereit, diese in der Tiefe zu erläutern und zu diskutieren, wie du die Probleme gelöst hast. Dein Portfolio kann hier einen echten Unterschied machen!
✨Vorbereitung auf case studies
In Data-Science-Interviews sind case studies und praktische Probleme häufig Teil des Gesprächs. Übe, wie du strukturiert und logisch an solche Aufgaben herangehst. Arbeitgeber möchten sehen, wie du Daten analysierst und Lösungen entwickelst – bring also deine analytischen Fähigkeiten mit!
✨Zeige deine Leidenschaft für Daten
Mehr denn je geht es bei einer Vollzeitstelle darum, dass du nicht nur die Skills hast, sondern auch wirklich für das Feld brennst. Teile Anekdoten oder Erfahrungen, die zeigen, wie du zur Datenwissenschaft gekommen bist und was dich fasziniert. Diese Begeisterung kann für SoundCloud entscheidend sein!