Senior Applied Scientist

Bei T-Mobile investieren wir in SIE! Unser Total Rewards-Paket stellt sicher, dass die Mitarbeiter die gleiche große Wertschätzung erhalten, die wir unseren Kunden entgegenbringen. Alle Teammitglieder erhalten ein wettbewerbsfähiges Grundgehalt und ein Vergütungspaket - das ist Total Rewards. Die Mitarbeiter genießen mehrere Möglichkeiten zum Vermögensaufbau durch unseren jährlichen Aktienzuschuss, den Aktienkaufplan für Mitarbeiter, 401(k) und Zugang zu kostenlosen, ganzjährigen Finanzcoaches.

Bei T-Mobile Advertising Solutions entwickeln wir datenschutzorientierte Werbeprodukte, die auf fortschrittlichem maschinellen Lernen, großflächiger Datenverarbeitung und Cloud-Technologien basieren. Unsere proprietären Algorithmen ermöglichen umfassende Verbraucheranalysen, intelligente Zielgruppenlösungen und messbare Leistungen für Werbetreibende, während wir gleichzeitig ein starkes Engagement für den Datenschutz der Verbraucher aufrechterhalten.

Wir suchen einen kreativen und neugierigen Senior Applied Scientist, der unser Team verstärkt. In dieser Rolle arbeiten Sie an der Schnittstelle von maschinellem Lernen, Softwareengineering und Big Data und entwickeln KI- und ML-Systeme, die direkte Auswirkungen auf unsere Kunden und unser Geschäft haben. Sie werden mit Ingenieuren, Datenwissenschaftlern, Produktmanagern und anderen Interessengruppen zusammenarbeiten, um komplexe Probleme zu lösen und innovative Lösungen in großem Maßstab zu liefern.

Wir setzen Lean Development-Prinzipien, iterative Experimente, kontinuierliches Lernen und eine starke Feedback-Kultur nach dem Prinzip „bauen-messen-lernen“ um. Die Arbeit, die Sie leisten, wird direkt die Zukunft unserer Produkte und Technologien gestalten.

• Leitung der End-to-End-Entwicklung von maschinellen Lern- und Datenprodukten, die auf die Geschäftsziele ausgerichtet sind, von der Problembeschreibung bis zur Bereitstellung und Überwachung.
• Aufbau skalierbarer Daten-, Trainings- und Inferenzpipelines unter Verwendung verteilter Verarbeitung und Cloud-Technologien.
• Anwendung statistischer Methoden, Experimente und Validierungsrahmen zur Sicherstellung der Lösungsqualität und des Geschäftswerts.
• Schreiben von produktionsreifem Code und Beitrag zu den besten Praktiken im Engineering, einschließlich Tests, CI/CD und Beobachtbarkeit.
• Zusammenarbeit mit Ingenieuren, Produkt- und Geschäftsteams sowie Führung anderer Ingenieure und Datenwissenschaftler.

• Abschluss eines Bachelor-Studiums plus 5 Jahre einschlägige Berufserfahrung ODER ein fortgeschrittener Abschluss mit 3 Jahren einschlägiger Erfahrung (erforderlich).
• Akzeptable Studienrichtungen umfassen quantitative Disziplinen (Mathematik, Statistik, Wirtschaft, Informatik, Physik, Ingenieurwesen usw.) (erforderlich).
• 4-7 Jahre Erfahrung in der Entwicklung und Bereitstellung von maschinellen Lern- und Deep-Learning-Lösungen in großem Maßstab; Vertrautheit mit MLOps- und DevOps-Praktiken und -Tools (erforderlich).
• 4-7 Jahre Erfahrung in der Arbeit innerhalb von Big-Data-Architekturen, modernen analytischen Datenplattformen und großflächigen Datenlagertechnologien (z.B. BigQuery, Snowflake, Redshift) (erforderlich).
• 4-7 Jahre Erfahrung in der Arbeit mit großflächigen verteilten Datensystemen und Cloud-Plattformen (z.B. SQL, Python, Scala, AWS) (erforderlich).
• 4-7 Jahre Erfahrung in der Lösung komplexer Daten-, maschineller Lern- oder algorithmischer Herausforderungen in Produktionsumgebungen unter Verwendung moderner Engineering-Praktiken (erforderlich).

• Starker Hintergrund in AI/ML, Datenstrukturen, statistischer Modellierung, Optimierungsalgorithmen, Big Data und Design Thinking.
• Fortgeschrittene Kenntnisse in cloudbasierten Diensten (GCP, AWS).
• Praktische Implementierung und architektonische Vertrautheit mit Streaming-Daten, relationalen und nicht-relationalen Datenbanken sowie Technologien zur verteilten Verarbeitung.
• Erfahrung im Betrieb von Produktionssystemen für maschinelles Lernen und Daten in Cloud- und containerisierten Umgebungen.
• Erfahrung in AdTech und GIS oder geospatialer Datenverarbeitung ist von Vorteil.

Mindestens 18 Jahre alt. Rechtlich autorisiert, in den Vereinigten Staaten zu arbeiten. Reisen: Nein. DOT-regulierte Position: Nein. Sicherheitsrelevante Position: Nein.

Bei T-Mobile spiegeln unsere Vorteile den Geist von One Team, Together wider! Ein großer Teil davon, wie wir uns umeinander kümmern, besteht darin, sicherzustellen, dass sich unsere Vorteile weiterentwickeln, um den Bedürfnissen unserer Teammitglieder gerecht zu werden. Vollzeit- und Teilzeitmitarbeiter haben bei Erfüllung der Voraussetzungen Zugang zu denselben Vorteilen. Wir bieten medizinische, zahnärztliche und augenärztliche Versicherungen, ein flexibles Ausgabenbudget, 401(k), Aktienzuschüsse für Mitarbeiter, einen Aktienkaufplan für Mitarbeiter, bezahlte Freizeit und bis zu 12 bezahlte Feiertage - was insgesamt etwa 4 Wochen für neue Vollzeitmitarbeiter und etwa 2,5 Wochen für neue Teilzeitmitarbeiter jährlich ergibt - bezahlte Eltern- und Familienzeit, Familienbildungsleistungen, Notfallpflege, erweiterte Familienunterstützung, Kinderbetreuungszuschüsse, Studienhilfe, College-Coaching, kurz- und langfristige Invaliditätsversicherung, freiwillige AD&D-Versicherung, freiwillige Unfallversicherung, freiwillige Lebensversicherung, freiwillige Invaliditätsversicherung und freiwillige langfristige Pflegeversicherung. Darüber hinaus können berechtigte Mitarbeiter auch Rabatte auf Mobilfunkdienste und Internet zu Hause, Tierversicherungen sowie Zugang zu Pendler- und Verkehrsprogrammen erhalten!

Um mehr über die großartigen Vorteile von T-Mobile zu erfahren, besuchen Sie www.t-mobilebenefits.com.

Hören Sie nie auf zu wachsen! Als Teil des T-Mobile-Teams wissen Sie, dass der Un-carrier keine Unternehmensleiter hat – es ist eher wie ein Spielplatz voller Möglichkeiten! Wir helfen unseren Mitarbeitern gerne, in ihren Karrieren zu wachsen, denn dieser gemeinsame Antrieb, hoch hinaus zu streben, treibt unser Geschäft und unsere Kultur voran. Indem Sie sich für diese Karrierechance bewerben, leben Sie unsere Werte und investieren in Ihr berufliches Wachstum – und wir applaudieren Ihnen dafür. Sie sind unaufhaltsam!

T-Mobile USA, Inc. ist ein Arbeitgeber, der Chancengleichheit bietet. Alle Entscheidungen bezüglich des Beschäftigungsverhältnisses werden ohne Rücksicht auf Alter, Rasse, Ethnie, Hautfarbe, Religion, Glauben, Geschlecht, sexuelle Orientierung, Geschlechtsidentität oder -ausdruck, nationale Herkunft, religiöse Zugehörigkeit, Familienstand, Staatsbürgerschaft, Veteranenstatus, das Vorhandensein einer körperlichen oder geistigen Behinderung oder einen anderen Status oder eine andere Eigenschaft getroffen, die durch Bundes-, Landes- oder lokale Gesetze geschützt ist. Diskriminierung, Vergeltung oder Belästigung aufgrund eines dieser Faktoren sind völlig inkonsistent mit unserer Geschäftspraxis und werden nicht toleriert.

Talent kommt in allen Formen beim Un-carrier. Wenn Sie eine Person mit einer Behinderung sind und zu irgendeinem Zeitpunkt im Bewerbungs- oder Interviewprozess eine angemessene Unterstützung benötigen, lassen Sie es uns bitte wissen, indem Sie eine E-Mail an ApplicantAccommodation@t-mobile.com senden oder 1-844-873-9500 anrufen. Bitte beachten Sie, dass dieser Kontaktkanal kein Mittel ist, um sich für eine Stelle zu bewerben oder Informationen zu einer Stelle anzufordern, und wir können nicht auf Anfragen reagieren, die nicht mit der Unterstützung zusammenhängen.