Machine Learning Developer

Machine Learning Developer

Vollzeit 75000 - 95000 € / Jahr (geschätzt) Homeoffice (teilweise)
United States Digital Space LLC

Auf einen Blick

  • Aufgaben: Build AI-powered Python apps and maintain AI/ML pipelines using GCP tools.
  • Unternehmen: Priceline focuses on scaling personalization and AI-driven optimization in its services.
  • Vorteile: Salary range is $120,000 – $140,000 CAD with a hybrid work model.
  • Weitere Informationen: Experience with Kubernetes and GitOps deployment workflows is essential.
  • Warum dieser Job: Join to accelerate innovation across every product and business team at Priceline.
  • Qualifikationen: Requires a Bachelor’s Degree and 4–6 years of cloud-native software engineering experience.

Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 75000 - 95000 € pro Jahr.

Diese Rolle ist für unser hybrides Arbeitsmodell geeignet: Zwei Tage im Büro.

Warum dieser Job wichtig ist: Während Priceline die Personalisierung, KI-gesteuerte Optimierung und intelligente Automatisierung ausbaut, ist eine moderne Plattform für Daten und KI/ML von entscheidender Bedeutung. Sie werden helfen, die grundlegenden Systeme zu entwickeln, die eine selbstbediente, KI-gestützte Softwareentwicklung, Datenengineering, MLOps/LLMOps und GenAI-Arbeitslasten ermöglichen, während der Zugang zu vertrauenswürdigen Daten und Modellen demokratisiert wird. Ihre Arbeit wird die Innovation in jedem Produkt- und Geschäftsteam bei Priceline direkt beschleunigen.

AI-gestützte Plattform-Frameworks und Tools

  • Entwicklung von KI-gestützten Python-Anwendungen und internen Plattform-Tools, die in GKE K8s-Clustern mit GitOps-basierten Bereitstellungs-Workflows mit GitHub Actions, ArgoCD und Codefresh bereitgestellt werden.
  • Nutzung von Istio-Gateways und Service-Mesh-Mustern für das Verkehrsmanagement.
  • Verbesserung der Entwicklerproduktivität im Zusammenhang mit GenAI-Nutzung durch Bereitstellung standardisierter Vorlagen, selbstbedienbarer Workflows und wiederverwendbarer Tools für AI/ML-Arbeitslasten.
  • Dies umfasst Tools, die mit beliebten GenAI-Frameworks wie LangChain, LangGraph usw. sowie retrieval-augmented generation (RAG) und agentenbasierten Anwendungsmustern entwickelt wurden.
  • Unterstützung der Architektur und Einführung von KI- und MCP-Gateway-Lösungen sowie von Richtlinien, Evaluierungen, Prompt-Management, Sicherheit und Kostenoptimierung, die die Verbrauchsmuster von KI/Daten standardisieren und Governance-Richtlinien durchsetzen.

AI/ML-Pipeline & Modelllebenszyklus

  • Aufbau, Wartung und Fehlersuche von AI/ML- und GenAI-Pipelines, Batch-Jobs und benutzerdefinierten Workflows unter Verwendung von Composer (Airflow), Vertex AI, Dataproc, Dataflow usw.
  • Unterstützung der Workflow-Orchestrierung für AI/ML-Arbeitslasten, die sich über Datenvorbereitung, Evaluierung und Bereitstellungsphasen erstrecken.
  • Zusammenarbeit mit zentralen Infrastruktur-Plattformteams und Sicherheitsteams zur Integration von Unternehmenssicherheitstools wie NexusIQ, StackRox und Wiz in AI/ML-Workflows.

Überwachung, Beobachtbarkeit & Modellqualität

  • Nutzung von Arize (oder ähnlichen Tools) zur Überwachung von Modellabweichungen/-qualitäten, Embedding-Überwachung und LLM-Evaluierungsmustern.
  • Implementierung von Protokollierung, Alarmierung und SLOs für ML-Arbeitslasten und -Pipelines mit Splunk, New Relic, Pagerduty usw.
  • Unterstützung bei der Reaktion auf Vorfälle, Ursachenanalyse und langfristige Plattformverbesserungen.

Qualifikationen

  • Abschluss in Informatik oder relevante Erfahrung.
  • 4–6 Jahre Erfahrung in cloud-nativer Softwareentwicklung.
  • Starke Erfahrung mit GCP (Vertex AI, GKE, Dataflow, Dataproc, Composer, BigQuery usw.) oder anderen großen Cloud-Anbietern (Azure/AWS).
  • Praktische Erfahrung mit Kubernetes, Vertex AI, Docker und bildbasierten Bereitstellungs-Workflows.
  • Hohe Kompetenz in Python oder einer ähnlichen objektorientierten Programmiersprache, insbesondere für die Entwicklung von KI-gestützten Anwendungen.
  • Erfahrung mit LLMOps-Toolchains (RAG-Pipelines, Vektorspeicher, Prompt-/Versionsmanagement, Agenten-Frameworks).
  • Erfahrung in der Bereitstellung von Anwendungen über GitOps mit ArgoCD oder ähnlichem.
  • Nachgewiesene Fähigkeit zur Unterstützung von AI/ML-Modellen in der Produktion: Überwachung, Pipelines, Debugging, Retraining-Schleifen.
  • Bereitschaft, neue Techniken und Technologien zu erlernen, Probleme zu lösen und in einem Teamumfeld beizutragen.
  • Nachweisliche Geschichte, die die Werte von Priceline verkörpert: Kunde, Innovation, Team, Verantwortung und Vertrauen.
  • Integrität und Ethik sind unerlässlich.

Nice-to-Haves

  • Vertrautheit mit Unternehmens-MLOps-Tools und Best Practices.
  • Gutes Verständnis von Informationssicherheit und RBAC-Best Practices sowie Sicherheitsmanagement.
  • Einblick in SRE-Best Practices und Fehlerbudgets für AI/ML-Systeme.

Gehalt

Die Gehaltsspanne für diese Position liegt bei 120.000 – 140.000 CAD.

Gleichberechtigter Arbeitgeber

Priceline ist ein stolzer gleichberechtigter Arbeitgeber. Wir schätzen und feiern die einzigartigen Perspektiven, durch die unsere Mitarbeiter die Welt sehen. Wir würden uns freuen, wenn Sie sich uns anschließen und dazu beitragen, was unser Team außergewöhnlich macht.

Machine Learning Developer Arbeitgeber: United States Digital Space LLC

Priceline offers a competitive salary and a hybrid work model, allowing flexibility. The team is dedicated to innovation and accountability, ensuring a strong ethical foundation in all operations.

United States Digital Space LLC

Kontaktdaten:

United States Digital Space LLC Recruiting-Team

StudySmarter Expertenrat🤫

Wir sind der Meinung, dass Sie so Machine Learning Developer erhalten könnten

Engagier dich in Entwickler-Communities!

Lass uns mal ehrlich sein: In der Software-Entwicklung sind Netzwerke Gold wert! Tummel dich in GitHub-Projekten, nehme an lokalen Meetups oder Hackathons teil und vernetze dich mit anderen Entwicklern. So steigerst du nicht nur deine Sichtbarkeit, sondern lernst auch die neuesten Trends und Technologien kennen.

Zeig deine Fähigkeiten!

Erstelle ein Portfolio, das deine besten Projekte und Code-Examples zeigt. Nichts überzeugt mehr als ein praktischer Beweis deiner Skills. Das kann auch helfen, bei United States Digital Space LLC anzuklopfen, wenn du dich auf die Stelle als Machine Learning Developer bewirbst – so wissen sie gleich, was sie von dir erwarten können!

Nutze Jobplattformen speziell für Tech-Jobs!

Plattformen wie Stack Overflow Jobs oder AngelsList sind perfekte Orte, um Vollzeitstellen in der Software-Entwicklung zu finden. Hier sind viele tolle Unternehmen auf der Suche nach Talenten wie uns, also schau regelmäßig vorbei und bewirb dich direkt über die Website.

Such dir Mentoren und Feedback!

Hol dir Feedback von erfahrenen Entwicklern, die dir Tipps geben können, was Recruiter wirklich suchen. Ob über LinkedIn oder persönliche Kontakte: Menschen, die sich in der Branche auskennen, können enorm wertvoll sein, um dir zu helfen, dich optimal auf deine Bewerbung bei United States Digital Space LLC vorzubereiten!

Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Machine Learning Developer mit Bravour zu bestehen

Python
Cloud-native Software Engineering
GCP (Vertex AI, GKE, Dataflow, Dataproc, Composer, BigQuery)
Kubernetes
Docker
AI/ML Pipeline Management
MLOps/LLMOps

Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡

Highlights deiner Coding-Skills:In der Software-Entwicklung kommt es auf konkrete Fähigkeiten an. Vergiss nicht, relevante Programmiersprachen und Frameworks in deinen Lebenslauf aufzunehmen. Zeig uns, was du kannst – vielleicht mit einem Link zu deinem GitHub-Profil oder einer Übersicht deiner Side Projects, die deine Programmierkenntnisse illustrieren.

Dokumentation deiner Erfolge:Gerade bei einer Vollzeitstelle in der Software-Entwicklung sind konkrete Ergebnisse Gold wert. Nenn uns Zahlen und Ergebnisse aus deinen vorherigen Projekten. Hast du den Code optimiert oder Systemfehler behoben? Solche Erfolge zeigen, dass du die Sprache der Entwickler sprichst und einen echten Mehrwert bringst.

Attraktive Projektbeschreibungen:Wenn du an Projekten gearbeitet hast, die hervorstechen, beschreibe sie ausführlich in deinem Lebenslauf. Was war das Problem, das du gelöst hast? Welche Technologien hast du eingesetzt? Das gibt uns einen klaren Einblick in deine Herangehensweise und Problemlösungsfähigkeiten.

Motivation zeigen:In deinem Anschreiben solltest du deine Motivation für die Stelle im Bereich Software-Entwicklung bei United States Digital Space LLC klar herausstellen. Warum sprichst gerade du die Anforderungen für diese Vollzeitrolle an? Mach deutlich, was dich an der Arbeit bei uns reizt und wie du über das rein Technische hinaus wachsen möchtest.

Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei United States Digital Space LLC vorbereitet

Technische Vorbereitung auf die Coding-Challenges

In der Software-Entwicklung sind technische Fragen oft ein zentraler Teil des Interviews. Macht euch mit Plattformen wie LeetCode oder HackerRank vertraut, um eure Problemlösungsfähigkeiten zu trainieren. Zeigt im Interview viel Selbstbewusstsein beim Erklären eurer Ansätze!

Das eigene Portfolio im besten Licht präsentieren

Stellt sicher, dass ihr ein aussagekräftiges Portfolio habt, das einige eurer besten Projekte zeigt. Seid bereit, darüber zu sprechen, was eure Rolle war, welche Technologien ihr verwendet habt und welche Herausforderungen es gab. Das gibt den Interviewern einen Einblick in eure praktische Erfahrung.

Teamfähigkeit und Kommunikation betonen

In einer Vollzeit-Position wird Kommunikation im Team sehr wichtig sein. Seid bereit, Beispiele aus der Vergangenheit zu teilen, in denen ihr effektiv im Team gearbeitet habt. Dies zeigt, dass ihr nicht nur technische Fähigkeiten habt, sondern auch gut ins Team passt.

Vorbereitung auf Fragen zur Software-Architektur

Bereitet euch darauf vor, Fragen zur Software-Architektur zu beantworten. Themen wie RESTful APIs, Microservices und Cloud-Architekturen können Teil eures Interviews sein. Zeigt euer Verständnis durch Diskussionen und Beispiele aus eurer bisherigen Arbeit oder Projekte.