Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle innovative ML-Lösungen zur Verbesserung der digitalen Sicherheit bei Uber.
- Unternehmen: Uber, ein führendes Unternehmen im Bereich digitale Mobilität und Sicherheit.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, Bonusprogramm, Aktienoptionen und umfassende Sozialleistungen.
- Weitere Informationen: Dynamisches Arbeitsumfeld mit großartigen Wachstums- und Entwicklungsmöglichkeiten.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der digitalen Identität und schütze Millionen von Nutzern.
- Qualifikationen: Mindestens 10 Jahre Erfahrung in der Entwicklung von ML-Modellen und starke Problemlösungsfähigkeiten.
Wir suchen einen erfahrenen Senior Staff Machine Learning Engineer, der dem Account Integrity Team innerhalb der Trusted Identity Engineering-Organisation bei Uber beitritt. Die Trusted Identity-Organisation spielt eine entscheidende Rolle in unserer Mission, den Nutzern sichere und nahtlose digitale Erlebnisse zu ermöglichen, indem sie branchenführende Standards für Identitätsverifizierung und Betrugsprävention etabliert und proaktiv gegen die sich entwickelnde Landschaft von KI-gesteuertem Betrug schützt.
Was der Kandidat tun wird:
- Mit Produkt-, Datenwissenschafts- und Ingenieurführung zusammenarbeiten, um die technische Roadmap und Problemformulierungen für das Team zu gestalten.
- Algorithmisches Wissen in maschinellem Lernen/Optimierung/Statistik nutzen, um robuste Ingenieurlösungen zu entwerfen, die sich positiv auf das Geschäft von Uber auswirken.
- Die Rolle des MLE gestalten und MLE-Talente in der Organisation weiterentwickeln.
- Verantwortlich sein für das End-to-End-Produkt – ML-Modellpipeline & Systemdesign, Implementierung, AB-Tests und Rollout.
- Mit dem Team zusammenarbeiten, um die Lösungen in großem Maßstab produktiv zu machen.
Grundlegende Qualifikationen:
- Über 10 Jahre Branchenerfahrung in der Entwicklung von Modellen für maschinelles Lernen (sowohl klassisch als auch tiefgehend) und im Versand von ML-Lösungen in die Produktion.
- Master-Abschluss in Informatik, Ingenieurwesen, Mathematik oder einem verwandten Bereich.
- Starke Problemlösungsfähigkeiten mit Fachkenntnissen in ML-Methoden.
- Erfahrung in der Anwendung von ML, Statistik oder Optimierungstechniken zur Lösung von großangelegten realen Problemen.
- Branchenerfahrung in ML-Frameworks (z.B. Tensorflow, Pytorch oder JAX) und komplexen Datenpipelines; Programmiersprachen wie Python, Spark SQL, Presto, Go, Java.
Bevorzugte Qualifikationen:
- Doktortitel in Informatik, Ingenieurwesen, Mathematik oder einem verwandten Bereich.
- Vertrautheit mit Multi-Task-Learning, LLMs und Anomalieerkennung.
- Betrugsdomänenwissen.
Vergütung:
Das Grundgehalt liegt zwischen 257.000 USD und 285.500 USD pro Jahr für alle US-Standorte. Berechtigt zur Teilnahme am Bonusprogramm von Uber, Aktienoptionen und anderen Vergütungsarten.
Mission:
Ubers Mission ist es, die Art und Weise, wie sich die Welt bewegt, zum Besseren neu zu gestalten. Hier schaffen mutige Ideen echte Auswirkungen, Herausforderungen treiben das Wachstum voran und Geschwindigkeit fördert den Fortschritt.
Chancengleichheit:
Uber ist stolz darauf, ein Arbeitgeber für Chancengleichheit zu sein. Alle qualifizierten Bewerber erhalten unabhängig von Geschlecht, Geschlechtsidentität, sexueller Orientierung, Rasse, Hautfarbe, Religion, nationaler Herkunft, Behinderung, geschütztem Veteranenstatus, Alter oder einer anderen gesetzlich geschützten Eigenschaft Berücksichtigung für eine Anstellung.
Erwartungen im Büro:
Büros sind weiterhin zentral für die Zusammenarbeit und die kulturelle Identität von Uber. Sofern nicht formell genehmigt, vollständig remote zu arbeiten, erwartet Uber, dass die Mitarbeiter mindestens die Hälfte ihrer Arbeitszeit in ihrem zugewiesenen Büro verbringen.
Senior Staff Machine Learning Engineer - Trusted Identity Arbeitgeber: Uber
Uber ist ein hervorragender Arbeitgeber, der innovative Lösungen im Bereich der Identitätsverifizierung und Betrugsprävention entwickelt. Mit einem starken Fokus auf Mitarbeiterentwicklung und einer dynamischen Arbeitskultur bietet Uber nicht nur wettbewerbsfähige Gehälter und Beteiligungsprogramme, sondern auch die Möglichkeit, an bedeutenden Projekten zu arbeiten, die die digitale Sicherheit weltweit verbessern. Die Büros fördern die Zusammenarbeit und Kreativität, was zu einem inspirierenden Arbeitsumfeld führt.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Senior Staff Machine Learning Engineer - Trusted Identity 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 Uber 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 Staff Machine Learning Engineer - Trusted Identity 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 Staff Machine Learning Engineer - Trusted Identity bei Uber gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Uber 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 Uber entscheidend sein!
