Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und implementiere ML-Systeme mit Reinforcement Learning für dynamische Preisstrategien.
- Arbeitgeber: Führendes Mobilitäts-Tech-Unternehmen in München mit innovativer Kultur.
- Mitarbeitervorteile: 30 Tage Urlaub, flexible Arbeitsoptionen und Wellnessangebote.
- Andere Informationen: Dynamische Umgebung mit vielen Entwicklungsmöglichkeiten und spannenden Teamaktivitäten.
- Warum dieser Job: Gestalte intelligente Preissysteme mit echtem Geschäftswert und arbeite im internationalen Team.
- Gewünschte Qualifikationen: Erfahrung in ML, Python-Kenntnisse und Teamarbeit in multikulturellem Umfeld.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Workster arbeitet mit einem führenden Mobilitätstechnologieunternehmen zusammen, das die dynamischen Preisstrategien durch fortschrittliche maschinelles Lernen und Verstärkungslernen-Techniken revolutionieren möchte. Wir suchen derzeit einen erfahrenen ML Engineer, der dem wachsenden Team in München beitritt.
Ihre Rolle:
- Entwerfen, implementieren und warten Sie robuste ML-Systeme unter Verwendung von Verstärkungslernen und Multi-Armed Bandit-Algorithmen.
- Beitragen zu skalierbaren Lösungen für dynamische Preisstrategien, die direkt Millionen von Kunden betreffen.
- Zusammenarbeiten mit funktionsübergreifenden Teams, einschließlich Data Science, Engineering, Produkt und Betrieb, um experimentelle Modelle in die Produktion zu bringen.
- Überwachen der Modellleistung und des Geschäftseinflusses, Durchführung eingehender Analysen bei Bedarf.
- Identifizieren und Lösen von Geschäftseffizienzen durch ML-gesteuerte Ansätze.
- Methoden und Erkenntnisse sowohl technischen als auch nicht-technischen Stakeholdern klar kommunizieren.
Ihre Qualifikationen:
- Erfahrung mit maschinellem Lernen oder Datenwissenschaft, idealerweise einschließlich Verstärkungslernen, Bandit-Algorithmen oder Bayes'schen Methoden.
- Starke Python-Kenntnisse und Vertrautheit mit modernen ML-Frameworks wie TensorFlow oder PyTorch.
- Komfortabel mit der Bereitstellung und Wartung von ML-Systemen in einer Produktionsumgebung.
- Erfahrung mit Cloud-Plattformen (AWS, GCP, Azure) ist von Vorteil.
- Leidenschaft für das Lernen und das Lösen komplexer realer Herausforderungen.
- Starke Kommunikationsfähigkeiten und fließend in Englisch.
- Teamorientiert und begeistert von der Arbeit in einem multikulturellen, kollaborativen Umfeld.
Das Angebot:
- Arbeiten in einem dynamischen, innovationsgetriebenen Technologieumfeld mit klarem Geschäftseinfluss.
- Teil eines internationalen Teams im Herzen von München werden.
- 30 Tage Urlaub und flexible hybride Arbeitsoptionen genießen.
- Mobilitätsunterstützung, Fitnessmöglichkeiten und Wellnessleistungen nutzen.
- Freiwilligenmöglichkeiten, hochwertige Büromahlzeiten und ansprechende Teamaktivitäten sind inklusive.
ML Engineer Reinforcement Multi-Armed Bandits – Offer intelligence Arbeitgeber: Workster Jobs
Kontaktperson:
Workster Jobs HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: ML Engineer Reinforcement Multi-Armed Bandits – Offer intelligence
✨Tipp Nummer 1
Netzwerken ist der Schlüssel! Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit Fachleuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Lass uns gemeinsam nach Möglichkeiten suchen, um dich mit den richtigen Leuten zu vernetzen.
✨Tipp Nummer 2
Bereite dich auf technische Interviews vor! Übe deine Fähigkeiten in Python und ML-Frameworks wie TensorFlow oder PyTorch. Wir können dir helfen, Ressourcen zu finden, die dir bei der Vorbereitung helfen.
✨Tipp Nummer 3
Sei bereit, deine Projekte und Erfahrungen zu präsentieren! Erstelle ein Portfolio, das deine besten Arbeiten zeigt. Lass uns zusammenarbeiten, um sicherzustellen, dass du deine Erfolge klar kommunizieren kannst.
✨Tipp Nummer 4
Bewirb dich direkt über unsere Website! Das gibt dir die beste Chance, gesehen zu werden. Wir sind hier, um dich durch den Prozess zu unterstützen und sicherzustellen, dass du die richtige Position findest.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: ML Engineer Reinforcement Multi-Armed Bandits – Offer intelligence
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Mach deine Bewerbung persönlich: Zeig uns, wer du wirklich bist! Verwende eine freundliche und authentische Sprache, um deine Leidenschaft für Machine Learning und die Herausforderungen, die wir angehen, zu vermitteln. Lass uns wissen, warum du Teil unseres Teams werden möchtest!
Betone deine relevanten Erfahrungen: Erzähle uns von deinen bisherigen Projekten im Bereich Machine Learning, insbesondere mit Reinforcement Learning oder Multi-Armed Bandits. Wir wollen sehen, wie du deine Fähigkeiten in der Praxis eingesetzt hast und welche Erfolge du erzielt hast.
Sei klar und strukturiert: Achte darauf, dass deine Bewerbung gut strukturiert ist. Verwende Absätze und Aufzählungen, um deine Qualifikationen und Erfahrungen übersichtlich darzustellen. So können wir schnell erkennen, was du zu bieten hast!
Bewirb dich über unsere Website: Wir empfehlen dir, deine Bewerbung direkt über unsere Website einzureichen. So stellst du sicher, dass sie schnell bei uns ankommt und du alle notwendigen Informationen bereitstellst. Wir freuen uns auf deine Bewerbung!
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Workster Jobs vorbereitest
✨Verstehe die Technologien
Mach dich mit den neuesten Technologien und Frameworks vertraut, die in der Stellenbeschreibung erwähnt werden, wie TensorFlow oder PyTorch. Zeige im Interview, dass du nicht nur theoretisches Wissen hast, sondern auch praktische Erfahrungen mit diesen Tools.
✨Bereite konkrete Beispiele vor
Überlege dir spezifische Projekte oder Herausforderungen, bei denen du ML-Modelle implementiert hast, insbesondere im Bereich Reinforcement Learning oder Multi-Armed Bandits. Diese Beispiele helfen dir, deine Fähigkeiten zu demonstrieren und zeigen, wie du Probleme gelöst hast.
✨Kommunikation ist der Schlüssel
Da du mit verschiedenen Teams zusammenarbeiten wirst, ist es wichtig, dass du deine Ideen klar und verständlich kommunizieren kannst. Übe, technische Konzepte einfach zu erklären, damit auch nicht-technische Stakeholder folgen können.
✨Zeige deine Leidenschaft für Lernen
Die Branche entwickelt sich ständig weiter, also zeige, dass du bereit bist, neue Technologien und Methoden zu lernen. Sprich über aktuelle Trends im Bereich Machine Learning und wie du dich fortbildest, um immer auf dem neuesten Stand zu bleiben.