Senior Machine Learning Engineer I

Senior Machine Learning Engineer I

Berlin Vollzeit 60000 - 80000 € / Jahr (geschätzt) Kein Homeoffice möglich
United States Digital Space LLC

Auf einen Blick

  • Aufgaben: Entwickle und optimiere KI-Modelle, um den Kundenservice auf das nächste Level zu heben.
  • Unternehmen: Führendes Fintech-Unternehmen mit globalem Einfluss und innovativer Kultur.
  • Vorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, Weiterbildung, 30 Tage Sabbatical und diverse Zusatzleistungen.
  • Weitere Informationen: Dynamisches Arbeitsumfeld mit großartigen Karrierechancen und einem Fokus auf Vielfalt.
  • Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft des Kundenservices mit modernster KI-Technologie und mache einen echten Unterschied.
  • Qualifikationen: Erfahrung in Machine Learning und Softwareentwicklung, Teamarbeit ist ein Muss.

Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.

About the Team

Within the Global Operations organisation, our mission is to build the best customer experience in the fintech industry by delivering an effortless customer experience to all our merchants.

We are seeking a skilled and passionate Senior AI / Machine Learning Engineer to join our talented AI team and lead the development of AI models and algorithms that will drive our customer support service to new heights.

Role Overview

As a Senior AI / Machine Learning Engineer at the company, you will be responsible for building and optimizing state‑of‑the‑art AI models and algorithms.

Your expertise with machine learning, deep learning, and LLMs will be crucial in driving the success of our AI‑driven initiatives.

You will work closely with cross‑functional teams, including backend engineers, data scientists and product managers, to translate business requirements into innovative AI solutions.

Your contributions will shape the future of our support products and help us stay at the forefront of technological advancements in the field of AI.

Responsibilities

  • Architect, design, develop and deploy our AI solutions and systems in production environments, ensuring reliability, high performance and scalability.
  • Collaborate and communicate closely with data scientists, product managers, developers and other business stakeholders to bring state‑of‑the‑art AI solutions to Customer Support, enhancing customer experience and improving operational efficiency.
  • Develop and maintain ML infrastructure and pipelines to support efficient data processing, model training and serving.
  • Optimize and fine‑tune machine learning models to improve accuracy, efficiency and scalability.
  • Collect, preprocess and clean large text datasets to ensure high‑quality input for model training and evaluation.
  • Embrace software development principles, best practices and industry standards, including version control, CI/CD processes and unit testing frameworks as your day‑to‑day work.
  • Collaborate with cross‑functional teams to ensure seamless integration of machine learning solutions into software applications and platforms.

Qualifications

  • Bachelor's degree in Machine Learning, Computer Science or an engineering‑related field.
  • +8 years of proven experience working as a Machine Learning Engineer, focusing on building and deploying scalable machine learning or AI solutions and data‑driven systems.
  • Relevant experience building AI products, such as Chatbot Assistant, RAG system, etc.
  • Excellent software development engineering skills to design computationally effective solutions and maintenance in large‑scale production environments (data version control, model serving, continuous monitoring & alerting).
  • Experience building and deploying ML models using cloud services (AWS, GCP, or Azure).
  • Expert in Python and familiarity with MLOps tools (e. g., MLflow, Kubeflow, Airflow, Langfuse).
  • Experience with machine learning workflow orchestration and algorithms optimisation, feature engineering pipelines, data ingestion and transformation.
  • Good understanding of data pipelines, APIs, containers (Docker), and version control (Git).
  • Excellent analytical and problem‑solving skills, with strong attention to detail.
  • You have working proficiency and communication skills in verbal and written English.

Benefits

  • Opportunity to work with Sum Uppers globally on large‑scale fintech products used by millions of businesses worldwide, from our Berlin office.

This involves an office‑first setup.

  • Commitment to Diversity and

Inclusion: Be part of a workplace that values and promotes diversity, fostering an inclusive environment where everyone's perspectives are respected and embraced.

  • A dedicated annual L&D budget of €2,000 for attending conferences and/or advancing your career through further education.
  • Enrolment onto our VSOP program: You will own a stake in the company's future success.
  • A corporate pension scheme where we match up to 20% of your contributions.
  • 30 Days Sabbatical: Enjoy the unique opportunity to take a well‑deserved break with our 30‑day sabbatical benefit after completing 3 years of employment with the company.
  • Referral Bonus: Earn additional rewards by referring talented individuals to join the the company team.
  • Numerous other benefits such as Urban Sports Club subsidy, Kita placement assistance, relocation assistance, subsidised office lunches.

About Us

The company is a leading financial technology company, founded in 2012 with the goal of empowering small businesses around the globe.

We're the financial partner of choice for more than 4 million merchants in over 35 markets.

We collectively build, plan and fine‑tune the technology that drives the company and empowers small businesses around the world.

We believe in the everyday hero.

Those who have the courage to follow their passion and who have the strength and determination to realise their dreams.

Small business owners are at the heart of all we do, so we're creating powerful, easy‑to‑use financial solutions to help them run their business.

With a founders mentality and a 'team‑first attitude' our diverse teams across Europe, South America, and the United States work together to ensure that small business owners can be successful doing what they love.

Equal Employment Opportunity Statement

The company is an Equal Employment Opportunity employer that proudly pursues and hires a diverse workforce.

The company does not make hiring or employment decisions on the basis of race, colour, religion or religious belief, ethnic or national origin, nationality, sex, gender, gender identity, sexual orientation, disability, age or any other basis protected by applicable laws or prohibited by Company policy.

The company also strives for a healthy and safe workplace and strictly prohibits harassment of any kind.

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United States Digital Space LLC

Kontaktdaten:

United States Digital Space LLC Recruiting-Team

StudySmarter Expertenrat🤫

Wir sind der Meinung, dass Sie so Senior Machine Learning Engineer I 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 United States Digital Space LLC 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 Machine Learning Engineer I mit Bravour zu bestehen

Machine Learning
Deep Learning
LLMs
AI-Model-Entwicklung
Optimierung von Algorithmen
Datenverarbeitung
Modelltraining

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 Machine Learning Engineer I bei United States Digital Space LLC gut geeignet bist.

Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei United States Digital Space LLC 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 United States Digital Space LLC entscheidend sein!