Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und implementiere ML-Systeme mit Reinforcement Learning für dynamische Preisstrategien.
- Unternehmen: Führendes Mobilitäts-Tech-Unternehmen in München mit innovativer Kultur.
- Vorteile: 30 Tage Urlaub, flexible Arbeitsoptionen und Wellnessangebote.
- Weitere Informationen: Dynamisches Arbeitsumfeld mit klaren Karrierechancen und Teamaktivitäten.
- Warum dieser Job: Gestalte intelligente Preissysteme mit echtem Einfluss auf Millionen von Kunden.
- Qualifikationen: Erfahrung in ML, Python-Kenntnisse und Teamarbeit in multikulturellem Umfeld.
Das prognostizierte 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 sich unserem wachsenden Team in München anschließt.
Als Teil eines zukunftsorientierten Umfelds arbeiten Sie mit erstklassigen Datenwissenschaftlern, Softwareingenieuren und Produktexperten zusammen, um intelligente Preissysteme zum Leben zu erwecken. Wenn Sie begeistert sind, ML-Lösungen mit realen Geschäftsauswirkungen in großem Maßstab zu entwickeln, ist dies Ihre Gelegenheit, einen Unterschied zu machen.
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 Datenwissenschaft, Ingenieurwesen, Produkt und Betrieb, um experimentelle Modelle in die Produktion zu bringen.
- Überwachen der Modellleistung und des Geschäftswerts, 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 dem Bereitstellen und Warten 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 Geschäftswert.
- Teil eines internationalen, kollaborativen Teams im Herzen von München werden.
- 30 Tage Urlaub und flexible hybride Arbeitsoptionen genießen.
- Mobilitätsunterstützung, Fitnessmöglichkeiten und Wellnessleistungen nutzen.
- Freiwilligenmöglichkeiten, hochwertige Büroverpflegung und ansprechende Teamaktivitäten sind inklusive.
ML Engineer Reinforcement Multi-Armed Bandits – Offer intelligence Arbeitgeber: Workster Jobs
Workster bietet eine herausragende Arbeitsumgebung für ML Engineers, die an der Spitze der Mobilitätstechnologie stehen. In einem dynamischen und innovationsgetriebenen Umfeld in München arbeiten Sie mit einem internationalen Team zusammen, das sich leidenschaftlich für die Entwicklung intelligenter Preissysteme einsetzt. Mit 30 Tagen Urlaub, flexiblen Arbeitsoptionen und zahlreichen Zusatzleistungen wie Fitnessangeboten und Teamevents fördert das Unternehmen nicht nur Ihre berufliche Entwicklung, sondern auch Ihr persönliches Wohlbefinden.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so ML Engineer Reinforcement Multi-Armed Bandits – Offer intelligence erhalten könnten
✨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 Events oder Meetups suchen, wo du Gleichgesinnte treffen und dein Netzwerk erweitern kannst.
✨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 auf diese Herausforderungen helfen.
✨Tipp Nummer 3
Sei proaktiv und zeige dein Interesse! Wenn du eine Stelle im Auge hast, zögere nicht, direkt über unsere Website zu bewerben. Ein persönlicher Ansatz kann oft den Unterschied machen und zeigt, dass du wirklich an der Position interessiert bist.
✨Tipp Nummer 4
Kommunikation ist alles! Übe, komplexe technische Konzepte einfach zu erklären. Das wird dir helfen, sowohl in Interviews als auch im Job selbst, wenn du mit verschiedenen Teams zusammenarbeitest. Lass uns gemeinsam an deinen Kommunikationsfähigkeiten arbeiten!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um ML Engineer Reinforcement Multi-Armed Bandits – Offer intelligence mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Sei du selbst!:Wenn du deine Bewerbung schreibst, lass deine Persönlichkeit durchscheinen. Wir suchen nach authentischen Menschen, die zu unserem Team passen. Zeig uns, wer du bist und was dich motiviert!
Mach es konkret!:Verwende konkrete Beispiele aus deiner bisherigen Erfahrung, um deine Fähigkeiten zu untermauern. Erzähl uns von Projekten, an denen du gearbeitet hast, und wie du Herausforderungen gemeistert hast. Das macht deine Bewerbung lebendig!
Sprich unsere Sprache!:Achte darauf, die Begriffe und den Jargon aus der Stellenbeschreibung zu verwenden. Das zeigt uns, dass du die Anforderungen verstehst und dich mit dem Thema auskennst. Es hilft uns, dich besser einzuschätzen!
Bewirb dich über unsere Website!:Wir empfehlen dir, deine Bewerbung direkt über unsere Website einzureichen. So stellst du sicher, dass sie schnell und unkompliziert bei uns ankommt. Wir freuen uns darauf, von dir zu hören!
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Workster Jobs vorbereitet
✨Verstehe die Technologien
Mach dich mit den neuesten Trends in der maschinellen Lerntechnologie vertraut, insbesondere mit Verstärkungslernen und Multi-Armed Bandits. Zeige im Interview, dass du nicht nur die Theorie verstehst, sondern auch praktische Anwendungen und Herausforderungen kennst.
✨Bereite konkrete Beispiele vor
Denke an spezifische Projekte oder Erfahrungen, die du in der Vergangenheit hattest, wo du ML-Modelle implementiert oder optimiert hast. Sei bereit, diese Beispiele zu erläutern und wie sie zur Lösung realer Probleme beigetragen haben.
✨Kommunikation ist der Schlüssel
Übe, komplexe technische Konzepte einfach und klar zu erklären. Du wirst mit verschiedenen Teams zusammenarbeiten, also sei darauf vorbereitet, deine Ideen sowohl technischen als auch nicht-technischen Stakeholdern zu präsentieren.
✨Zeige deine Teamfähigkeit
Betone deine Erfahrungen in interdisziplinären Teams und wie du zur Zusammenarbeit beigetragen hast. Das Unternehmen sucht jemanden, der gut in einem multikulturellen Umfeld arbeiten kann, also bringe Beispiele für erfolgreiche Teamprojekte mit.
