Auf einen Blick
- Aufgaben: Leite die Entwicklung von ML-Lösungen für großangelegte Systeme und optimiere Preismodelle.
- Unternehmen: Uber, ein innovatives Unternehmen, das die Mobilität neu definiert.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, Bonusprogramm, Aktienoptionen und umfassende Sozialleistungen.
- Weitere Informationen: Dynamisches Umfeld mit hervorragenden Karrierechancen und Mentoring durch erfahrene Ingenieure.
- Warum dieser Job: Arbeite an spannenden ML-Projekten mit echtem Einfluss auf Millionen von Fahrern weltweit.
- Qualifikationen: Erforderlich: Abschluss in Informatik oder verwandtem Bereich und 4+ Jahre Erfahrung in ML.
Über die Rolle: Das Marketplace-Team von Uber ist das Herzstück des Unternehmens, und das Dynamic Supply Pricing (DSP)-Team entwickelt die Modelle, Algorithmen, Signale und großangelegten verteilten Systeme, die die Echtzeit-Preissetzung für Milliarden von Fahrten ermöglichen. Ingenieure im Team arbeiten an modernen ML-Problemen im Marketplace und an Echtzeit-Multi-Objektiv-Optimierungen, die über 1 Million Vorhersagen pro Sekunde liefern. Sie präsentieren regelmäßig Chancen im Wert von über 1 Milliarde USD vor Führungskräften und erhalten enge Mentorship von den erfahrensten Ingenieuren innerhalb der Organisation, was Ihnen eine schnelle Karriereentwicklung und die Möglichkeit bietet, von erfahrenen technischen Führungskräften zu lernen.
Wir suchen außergewöhnliche ML-Ingenieure mit einer Erfolgsbilanz außergewöhnlicher Auswirkungen und einer Leidenschaft für den Aufbau großangelegter Systeme, die multi-seitige Echtzeit-Marktplätze optimieren. In dieser Rolle werden Sie das Design, die Entwicklung und die Produktionsreife fortschrittlicher ML-Modelle und Preisalgorithmen leiten, einschließlich Deep Learning, kausaler Modellierung und Reinforcement Learning. Sie werden mit Ingenieuren, Produktmanagern und Wissenschaftlern zusammenarbeiten, um die technische Richtung des Teams festzulegen und einige der herausforderndsten und komplexesten Geschäftsprobleme von Uber zu lösen, um Verdienstmöglichkeiten für Millionen von Fahrern weltweit zu bieten.
Was Sie tun werden:
- Leiten Sie das Design, die Entwicklung und die Produktionsreife von End-to-End-ML-Lösungen für großangelegte verteilte Systeme, die Milliarden von Fahrten bedienen.
- Entwickeln Sie neuartige Preisansätze für Online-Marktplätze, die maschinelles Lernen, algorithmische Spieltheorie und Optimierung kombinieren, um Verdienstmöglichkeiten für Millionen von Fahrern zu bieten.
- Arbeiten Sie mit den Teamleitern zusammen, um die technische Richtung des Teams festzulegen und deren Umsetzung zu übernehmen, während Sie technische Mentorship für Junior-Ingenieure bieten.
- Arbeiten Sie mit einem Team von Ingenieuren, Produktmanagern und Wissenschaftlern zusammen, um hochwirksame technische Lösungen für komplexe Geschäftsprobleme zu entwerfen und bereitzustellen.
Grundqualifikationen:
- Ph.D., M.S. oder Bachelor-Abschluss in Informatik, Maschinellem Lernen oder Operations Research oder gleichwertiger technischer Hintergrund mit außergewöhnlich nachgewiesenem Einfluss.
- Über 4 Jahre Erfahrung in der Entwicklung und Bereitstellung von Modellen des maschinellen Lernens und Optimierungsalgorithmen in großangelegten Produktionsumgebungen, die messbare Geschäftsauswirkungen über mehrere Quartale hinweg liefern und bedeutende technische Beiträge leisten.
- Kenntnisse in Programmiersprachen wie Python, Scala, Java oder Go.
- Erfahrung mit großangelegten Datensystemen (z.B. Spark, Ray), Echtzeitverarbeitung (z.B. Flink) und Microservices-Architekturen.
- Erfahrung in der Entwicklung, dem Training, der Produktionsreife und der Überwachung von ML-Lösungen im großen Maßstab, von Offline-Pipelines bis hin zu Online-Servierung und MLOps.
- Tiefes Verständnis moderner ML-Algorithmen (z.B. DNNs, Multi-Task-Modelle, Transformer) und mathematischer Optimierung (z.B. LP, konvexe Optimierung).
Bevorzugte Qualifikationen:
- Erfahrung in der Entwicklung und Bereitstellung von Preisalgorithmen für multi-seitige Echtzeit-Marktplätze mit strategischem Agentenverhalten.
- Erfahrung in der Leitung komplexer technischer Projekte und der Beeinflussung des Umfangs und der Ergebnisse anderer.
- Erfolgsbilanz bei der Übersetzung von mehrdeutigen Geschäftsproblemen in technische Lösungen und der Durchführung multifunktionaler Projekte.
- Ausgezeichnete Kommunikationsfähigkeiten zur Leitung von Initiativen und zur effektiven Zusammenarbeit mit funktionsübergreifenden Partnern.
- Erfahrung im Reinforcement Learning und im kausalen maschinellen Lernen.
Für Rollen mit Sitz in New York, NY: Die Grundgehaltsspanne für diese Rolle liegt bei 202.000 USD pro Jahr - 224.000 USD pro Jahr. Für Rollen mit Sitz in San Francisco, CA: Die Grundgehaltsspanne für diese Rolle liegt bei 202.000 USD pro Jahr - 224.000 USD pro Jahr. Für Rollen mit Sitz in Seattle, WA: Die Grundgehaltsspanne für diese Rolle liegt bei 202.000 USD pro Jahr - 224.000 USD pro Jahr. Für Rollen mit Sitz in Sunnyvale, CA: Die Grundgehaltsspanne für diese Rolle liegt bei 202.000 USD pro Jahr - 224.000 USD pro Jahr. Für alle US-Standorte sind Sie berechtigt, am Bonusprogramm von Uber teilzunehmen und können ein Aktienangebot und andere Vergütungsarten erhalten. Alle Vollzeitmitarbeiter sind berechtigt, an einem 401(k)-Plan teilzunehmen. Sie sind auch berechtigt, verschiedene Leistungen zu erhalten. Weitere Einzelheiten finden Sie unter folgendem Link: https://jobs.uber.com/en/benefits.
Die Mission von Uber 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. Was uns bewegt, bewegt die Welt - lassen Sie uns gemeinsam vorankommen.
Uber ist stolz darauf, ein Arbeitgeber mit 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 durch das Gesetz geschützten Eigenschaft Berücksichtigung für eine Anstellung. Wir berücksichtigen auch qualifizierte Bewerber unabhängig von strafrechtlichen Verläufen, gemäß den gesetzlichen Anforderungen. Wenn Sie eine Behinderung oder besondere Bedürfnisse haben, die eine Anpassung erfordern, lassen Sie es uns bitte wissen, indem Sie dieses Formular ausfüllen. Büros sind weiterhin zentral für die Zusammenarbeit und die kulturelle Identität von Uber. Sofern nicht formell genehmigt, um vollständig remote zu arbeiten, erwartet Uber von den Mitarbeitern, dass sie mindestens die Hälfte ihrer Arbeitszeit in ihrem zugewiesenen Büro verbringen. Für bestimmte Rollen, wie z.B. solche, die an Green-Light-Hubs angesiedelt sind, wird von den Mitarbeitern erwartet, dass sie 100% ihrer Zeit im Büro verbringen. Bitte sprechen Sie mit Ihrem Recruiter, um die Erwartungen an die Büroarbeit für diese Rolle besser zu verstehen.
Sr Machine Learning Engineer, Pricing Arbeitgeber: Uber
Uber ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern die Möglichkeit bietet, an der Spitze der Technologie zu arbeiten und bedeutende Auswirkungen auf die Welt zu haben. Mit einem dynamischen Arbeitsumfeld in Städten wie New York, San Francisco und Seattle fördert Uber eine Kultur der Zusammenarbeit und des Wachstums, in der Mitarbeiter durch enge Mentorship-Programme und spannende Projekte in der maschinellen Lerntechnik gefördert werden. Die attraktiven Vergütungsstrukturen, einschließlich eines leistungsbasierten Bonusprogramms und umfassender Sozialleistungen, machen Uber zu einem erstklassigen Arbeitsplatz für talentierte Ingenieure.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Sr Machine Learning Engineer, Pricing erhalten könnten
✨Tipp Nummer 1
Netzwerken ist der Schlüssel! Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit Leuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Frag nach informellen Gesprächen oder Mentoring – viele sind bereit, ihre Erfahrungen zu teilen.
✨Tipp Nummer 2
Bereite dich auf technische Interviews vor! Übe deine Programmierfähigkeiten und sei bereit, deine Ansätze zur Lösung von Problemen zu erklären. Zeig, dass du nicht nur die Theorie beherrschst, sondern auch praktische Lösungen entwickeln kannst.
✨Tipp Nummer 3
Sei proaktiv und zeig dein Interesse! Wenn du eine Stelle im Auge hast, zögere nicht, direkt bei den Verantwortlichen nachzufragen. Ein persönlicher Kontakt kann oft den Unterschied machen und zeigt dein Engagement.
✨Tipp Nummer 4
Nutze unsere Website für Bewerbungen! Wir haben viele spannende Stellenangebote, die perfekt zu deinem Profil passen könnten. Bewirb dich direkt über uns, um sicherzustellen, dass deine Bewerbung die richtige Aufmerksamkeit erhält.
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Sr Machine Learning Engineer, Pricing mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Sei du selbst!:Wenn du deine Bewerbung schreibst, sei authentisch und zeige deine Persönlichkeit. Wir suchen nach Menschen, die nicht nur die richtigen Fähigkeiten haben, sondern auch gut ins Team passen.
Betone deine Erfolge:Erzähle uns von deinen bisherigen Projekten und wie du mit deinen Machine Learning Modellen echten Einfluss hattest. Zahlen und konkrete Ergebnisse sind immer ein Plus!
Technische Details sind wichtig:Vergiss nicht, deine technischen Fähigkeiten und Erfahrungen klar darzustellen. Zeige uns, dass du mit den neuesten ML-Algorithmen und großen Datensystemen vertraut bist.
Bewirb dich über unsere Website:Wir empfehlen dir, deine Bewerbung direkt über unsere Website einzureichen. So stellst du sicher, dass sie schnell und effizient bearbeitet wird. Wir freuen uns auf deine Bewerbung!
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Uber vorbereitet
✨Verstehe die Rolle und das Unternehmen
Mach dich mit der Mission von Uber und den spezifischen Herausforderungen des Marketplace-Teams vertraut. Überlege dir, wie deine Erfahrungen im Bereich Machine Learning und Preisoptimierung dazu beitragen können, die Ziele des Unternehmens zu erreichen.
✨Bereite konkrete Beispiele vor
Denke an spezifische Projekte, an denen du gearbeitet hast, insbesondere solche, die große Datenmengen oder komplexe ML-Modelle beinhalteten. Sei bereit, diese Beispiele zu erläutern und zu zeigen, wie sie messbare Ergebnisse erzielt haben.
✨Technisches Wissen auffrischen
Stelle sicher, dass du die neuesten Entwicklungen in den Bereichen Deep Learning, Reinforcement Learning und mathematische Optimierung verstehst. Bereite dich darauf vor, technische Fragen zu beantworten und deine Kenntnisse über relevante Programmiersprachen und Tools zu demonstrieren.
✨Kommunikationsfähigkeiten betonen
Da die Rolle auch die Zusammenarbeit mit verschiedenen Teams erfordert, solltest du deine Fähigkeit zur klaren Kommunikation und zum technischen Mentoring hervorheben. Übe, wie du komplexe technische Konzepte einfach erklären kannst, um deine Teamkollegen zu unterstützen.
