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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Leite innovative ML-Projekte zur Verbesserung der Nutzererfahrung bei Uber.
- Arbeitgeber: Uber, ein führendes Unternehmen im Bereich Mobilität und Technologie.
- Mitarbeitervorteile: Attraktives Gehalt, Bonusprogramm, Aktienoptionen und umfassende Sozialleistungen.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Mobilität mit modernster Technologie und einem großen Einfluss auf Millionen von Nutzern.
- Gewünschte Qualifikationen: Erfahrung in der Entwicklung von ML-Systemen für Ranking und Empfehlungen.
- Andere Informationen: Dynamisches Arbeitsumfeld mit großartigen Karrieremöglichkeiten und Teamkultur.
Das Rider-Team ist das Herzstück der Uber-Verbrauchererfahrung und betreut die zentrale Flagship-App, die von über 100 Millionen aktiven Nutzern pro Monat verwendet wird. Das Personalisierungsteam sucht einen Staff Scientist, der uns dabei helfen kann, unsere AIML-Bemühungen zu innovieren und die nächsten Herausforderungen in den Bereichen Ranking und Empfehlungssysteme anzugehen.
Als Scientist werden Sie Ihr Fachwissen im Bereich maschinelles Lernen nutzen, um unseren Homescreen-Feed zu transformieren, das plattformübergreifende Geschäft auszubauen und letztendlich die Benutzerzufriedenheit durch einen der wirkungsvollsten Kanäle von Uber zu verbessern.
Was der Kandidat benötigt / Bonuspunkte
- Technische Führungsrolle bei der Gestaltung von Optimierungen über Geschäftsbereiche hinweg und der Architektur neuartiger ML-Lösungen
- Prototypisierung dieser Lösungen mit den internen ML-Modellentwicklungstools von Uber
- Einflussnahme und Abstimmung mit Engineering und Produkt auf der AIML-Roadmap für das Homescreen-Ranking
- Identifizierung systemweiter Verbesserungen für das Uber Rider-Ranking und Empfehlungen, einschließlich der Einführung neuester Technologien im Ranking und Recommender-Systemen
Grundlegende Qualifikationen
- Starker Hintergrund in der Gestaltung von ML-Systemen für Ranking und Empfehlungen
- Fähigkeit, Multi-Objective-Optimierungen einzurichten, die die Bedürfnisse verschiedener Geschäftsbereiche abwägen
- Komfortabel mit hohen Komplexitäts- und Unklarheitsgraden
- Tiefe Erfahrung in großangelegter Verbrauchertechnologie
Bevorzugte Qualifikationen
- Kenntnis der neuesten Innovationen im Bereich Ranking und Recommender-Systeme, einschließlich Transformer-Architektur
- Verständnis von Plattformgeschäften für Verbraucher
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 gesetzlich geschützten Eigenschaft Berücksichtigung für eine Anstellung. Wir berücksichtigen auch qualifizierte Bewerber unabhängig von strafrechtlichen Verläufen, gemäß den gesetzlichen Anforderungen.
Staff Scientist, Rider Personalization Arbeitgeber: Uber
Kontaktperson:
Uber HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Staff Scientist, Rider Personalization
✨Tipp Nummer 1
Netzwerken ist der Schlüssel! Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit Leuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Lass uns gemeinsam herausfinden, wer dir helfen kann, die richtigen Türen zu öffnen.
✨Tipp Nummer 2
Bereite dich auf Vorstellungsgespräche vor, indem du häufige Fragen und technische Herausforderungen übst. Wir können dir helfen, deine Antworten zu verfeinern und sicherzustellen, dass du selbstbewusst auftrittst.
✨Tipp Nummer 3
Zeige deine Leidenschaft für das Unternehmen und die Rolle! Recherchiere über Uber und die Personalization Team, damit du im Gespräch glänzen kannst. Lass uns zusammen deine Begeisterung in Worte fassen.
✨Tipp Nummer 4
Bewirb dich direkt über unsere Website! Das zeigt dein Interesse und gibt dir die beste Chance, von den richtigen Leuten gesehen zu werden. Lass uns gemeinsam deine Bewerbung auf den neuesten Stand bringen!
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Staff Scientist, Rider Personalization
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Sei du selbst!: Wenn du deine Bewerbung schreibst, sei authentisch und zeig uns, wer du wirklich bist. Wir suchen nach Menschen, die nicht nur die richtigen Fähigkeiten haben, sondern auch gut ins Team passen.
Mach es konkret!: Verwende konkrete Beispiele aus deiner bisherigen Erfahrung, um deine Fähigkeiten im Bereich Machine Learning und Personalisierung zu demonstrieren. Zeig uns, wie du Herausforderungen gemeistert hast und welche Ergebnisse du erzielt hast.
Pass auf die Details auf!: Achte darauf, dass deine Bewerbung fehlerfrei ist. Rechtschreibfehler oder unklare Formulierungen können einen schlechten Eindruck hinterlassen. Lass jemanden drüberlesen, bevor du sie abschickst!
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 darauf, von dir zu hören!
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Uber vorbereitest
✨Verstehe die Rolle und das Unternehmen
Mach dich mit der Rolle des Staff Scientist und den spezifischen Anforderungen im Bereich Rider Personalization vertraut. Informiere dich über die neuesten Entwicklungen in AIML und wie Uber diese Technologien einsetzt, um das Nutzererlebnis zu verbessern.
✨Bereite konkrete Beispiele vor
Überlege dir konkrete Projekte oder Erfahrungen, die deine Fähigkeiten im Bereich Machine Learning und Empfehlungssysteme demonstrieren. Sei bereit, diese Beispiele während des Interviews zu erläutern und zu zeigen, wie du komplexe Probleme gelöst hast.
✨Zeige deine Teamfähigkeit
Da die Rolle eine enge Zusammenarbeit mit Engineering und Produktmanagement erfordert, solltest du Beispiele für erfolgreiche Teamarbeit parat haben. Betone, wie du in der Vergangenheit interdisziplinär gearbeitet hast, um gemeinsame Ziele zu erreichen.
✨Frage nach der Unternehmenskultur
Nutze die Gelegenheit, um mehr über die Unternehmenskultur bei Uber zu erfahren. Stelle Fragen zur Zusammenarbeit im Team, zu den Erwartungen an die Mitarbeiter und wie Innovation gefördert wird. Das zeigt dein Interesse und Engagement für die Position.