Senior ML Research Scientist – AI & Generative Recommendation (m/f/d)

Senior ML Research Scientist – AI & Generative Recommendation (m/f/d)

Berlin Vollzeit 63000 - 77000 € / Jahr (geschätzt) Homeoffice (teilweise)
United States Digital Space LLC

Auf einen Blick

  • Aufgaben: Entwickle KI-gestützte Empfehlungssysteme und arbeite an innovativen Projekten.
  • Unternehmen: Führendes Unternehmen im AdTech mit globaler Reichweite.
  • Vorteile: Attraktives Gehalt, Umzugsunterstützung nach Hamburg und ein dynamisches Team.
  • Weitere Informationen: Wachse in einem vielfältigen, internationalen Team und feiere Erfolge gemeinsam.
  • Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der mobilen Werbung und erreiche Millionen von Nutzern.
  • Qualifikationen: PhD oder MSc in relevanten Bereichen und Erfahrung in großen Empfehlungssystemen.

Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 63000 - 77000 € pro Jahr.

the company builds the technologies behind mobile app growth and monetization, challenging the status quo of adtech by redefining how apps acquire users and generate revenue.

Our two products, Playtime Arcade and the company Ads, sit at opposite ends of the mobile advertising spectrum: rewarded engagement and programmatic in-app advertising.

Together they run on 13% of the world's smartphones, connecting advertisers, publishers, and hundreds of millions of users, with one goal: making mobile advertising work better for everyone in the ecosystem.

Next-Gen Machine Intelligence for Scalable Discovery & Engagement

The Data Science Research team builds foundational ML representations and advanced AI capabilities that enhance both Playtime and the company Ads.

Operating as a horizontal deep-tech layer, the team leverages advanced AI and deep learning approaches—specifically generative approaches —to deliver critical systems such as high-dimensional user embeddings, general content understanding and sequential recommendation.

These frameworks scale the company's products beyond standard industry limitations, utilizing behavioral and transactional data from over 770 million users.

The team operates at the intersection of bleeding-edge R&D and high-scale production engineering, acting as the company's internal science bar raiser and primary consulting layer for complex ML bottlenecks.

The stack is optimized for deep learning and heavy data throughput: Py Torch and [Ray/Hugging Face] for training and fine-tuning foundation models, Trino and Athena for querying massive user-behavior data lakes, and dedicated GPU infrastructure for heavy workloads.

The full lifecycle of these AI capabilities is owned by the team—from academic paper translation and offline prototyping to deploying core algorithmic frameworks built to sustain high-throughput, realtime production environments.

Your Mission & Who We Are Looking For

  • Ph D or equivalent research depth, with a production track record.

You have a Ph D in CS, Statistics, Math, or Physics, or an MSc with extensive industry research, and publications in top-tier venues like SIGIR, KDD, Neur IPS, or ICLR.

You've spent 4+ years building large-scale recommender systems in high-throughput environments: Ad Tech, e-commerce, or social.

  • You translate research into production, not just prototypes.

You distill SOTA research into robust, production-ready code optimized for sub-millisecond latency.

At the company, that means architecting multi-stage recommendation pipelines, Generative Retrieval, Deep Ranking, and Re-ranking, serving millions of requests across a stack built on 770 million users' behavioral data.

  • Deep expertise in Py Torch and large-scale model optimization.

You have hands‑on experience with high-concurrency optimization, model quantization, and distillation, the engineering side of getting large generative models to run under extreme production constraints, not just in research environments.

  • Content understanding and embeddings are core to your work.

You research and develop information‑rich user and ad embeddings using unsupervised and generative approaches, directly improving the quality of predictions across both Playtime and the company Ads.

  • Raises the technical bar around them. You lead architectural debates, mentor junior scientists, and drive the team's research direction without needing a roadmap handed to you.

What's in It for You?

At the company, you're not here to just close JIRA tickets, you're helping build the infrastructure behind one of the most impactful platforms in adtech.

The systems you work on will reach hundreds of millions of users and power billions of decisions every day.

  • Go Big. Own projects with impact on 770M users and push adtech boundaries.
  • Move Fast. Ship solutions multiple times a day, learn from results, and keep momentum.
  • Be Direct. Solve problems openly and collaborate across teams.
  • Thrive Together. Grow with a diverse, global team of people from over 40 different countries that learn from each other.
  • Have Fun. Celebrate wins, enjoy daily victories, and bring your energy.

We welcome applications from talent worldwide and provide relocation support to Hamburg, Germany for those ready to join our team.

We welcome applications from people who will contribute to the diversity of our company.

  • Find Jobs in Germany on Arbeitnow
  • #J-18808-Ljbffr

Senior ML Research Scientist – AI & Generative Recommendation (m/f/d) Arbeitgeber: United States Digital Space LLC

Reserved ist ein dynamisches und wachsendes Modeunternehmen, das seinen Mitarbeitenden eine inspirierende Arbeitsumgebung bietet. Mit einer modernen Arbeitswelt, attraktiven Rabatten und umfangreichen Benefits wie Bike Leasing und betrieblicher Altersvorsorge fördern wir nicht nur die Work-Life-Balance, sondern auch die persönliche und berufliche Entwicklung unserer Mitarbeiter. In Mannheim hast du die Möglichkeit, in einem kreativen Team zu arbeiten und deine Leidenschaft für Mode in einem unterstützenden Umfeld auszuleben.

United States Digital Space LLC

Kontaktdaten:

United States Digital Space LLC Recruiting-Team

StudySmarter Expertenrat🤫

Wir sind der Meinung, dass du so Senior ML Research Scientist – AI & Generative Recommendation (m/f/d) erhalten könntest

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 ML Research Scientist – AI & Generative Recommendation (m/f/d) mit Bravour zu bestehen

Maschinenlernen (ML)
Generative Ansätze
PyTorch
Modelloptimierung
Hochdurchsatzumgebungen
Recommender-Systeme
Datenanalyse

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 ML Research Scientist – AI & Generative Recommendation (m/f/d) 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!