Senior Machine Learning Engineer (all genders)

Zalando Marketing Services (ZMS) steht für eine neue Ära des Marketings im Mode-E-Commerce. Wir ermöglichen es Mode-, Schönheits- und Lifestyle-Partnern, mit über 60 Millionen aktiven Kunden in europäischen Märkten auf Zalando und darüber hinaus zu interagieren, indem wir Zugang zu exklusiven Zielgruppen und intelligenten Marketing-Tools bieten. In ZMS Tech entwickeln wir derzeit unser Echtzeit-Inferenzsystem für gesponserte Vorhersagen weiter und bauen ein brandneues System zur Abrufung von Ad-Kandidaten auf, um Millionen von gesponserten Anzeigenmöglichkeiten in Echtzeit, mit niedriger Latenz und hohem Volumen zu bewältigen.

Als Senior ML/Data Engineer arbeiten Sie mit einem talentierten, funktionsübergreifenden Team aus angewandten Wissenschaftlern, Software-Ingenieuren, Dateningenieuren, Produktmanagern und Designern zusammen. Gemeinsam werden Sie Datenpipelines und Machine-Learning-Infrastrukturen für unsere nächste Generation der AdTech-Plattform aufbauen und skalieren.

Was Sie lieben würden (und gerne tun):

• Design & Architektur: Spielen Sie eine Schlüsselrolle bei der Gestaltung, Architektur und Entwicklung von End-to-End-Datenengineering- und MLOps-Lösungen mit voller operativer Verantwortung auf Cloud-Infrastruktur (AWS, Databricks, Kubernetes).
• Streaming-Pipelines: Erfassen Sie Anforderungen und entwerfen Sie hochdurchsatzfähige, latenzarme Batch- und Echtzeit-Feature-Pipelines mit Apache Flink (Java) und Spark (Python), um produktionsreife Features für unser zentrales Hopsworks Feature Store bereitzustellen.
• Systembetrieb: Treiben Sie die Operationalisierung, das Modell-Serving und die Wartung (MLOps/MLaaS) unseres Echtzeit-Inferenzsystems für gesponserte Vorhersagen und neuer Ad-Kandidatenabrufsysteme voran.
• Wissenschaftliche Zusammenarbeit: Arbeiten Sie eng mit angewandten Wissenschaftlern zusammen, um die Laufzeit der Datenpipeline, die Datenqualität und die Modellleistung, Latenz und Speichernutzung zu optimieren.
• Betriebliche Exzellenz: Übernehmen Sie die Verantwortung für die betriebliche Exzellenz unserer KI-Systeme, implementieren Sie robuste CI/CD-Pipelines, kontinuierliches Monitoring und automatisierte Alarme für verteilte Systeme, um Skalierbarkeit und Zuverlässigkeit zu maximieren.
• Kommunikation & Roadmapping: Kommunizieren Sie effektiv mit Produktmanagern, Datenwissenschaftlern und Ingenieuren und übersetzen Sie komplexe Ingenieurkonzepte in umsetzbare Roadmaps.
• Workflow-Automatisierung: Streben Sie danach, die Markteinführungszeit für die Experimentier-zu-Produktion-Workflows des Teams kontinuierlich zu verbessern und zu automatisieren.

Wir würden uns freuen, Sie kennenzulernen, wenn:

• Sie einen Abschluss in Informatik, einem verwandten technischen Bereich oder gleichwertige praktische Erfahrungen haben, die starke Software-Engineering-Grundlagen zeigen.
• Sie über umfangreiche praktische Erfahrungen im Entwurf, Bau und der Wartung von hochdurchsatzfähigen, latenzarmen Datenstreaming-Anwendungen verfügen. Praktische Erfahrungen mit Apache Flink und Spark sind sehr gefragt.
• Sie über berufliche Erfahrungen in der Operationalisierung von maschinellem Lernen, Modell-Serving (z.B. Triton, SageMaker), Datenversionskontrolle und Workflow-Orchestrierung (z.B. Airflow oder Databricks-Workflows) verfügen.
• Sie in Java und/oder Python versiert sind und eine große Leidenschaft für das Schreiben von sauberem, testbarem und wartbarem Produktionscode haben. Vertrautheit mit ML-Bibliotheken (z.B. PyTorch, TensorFlow) ist ein großes Plus.
• Sie gut mit agilen Methoden, CI/CD-Pipelines und der Etablierung effektiver Metriken und Überwachungen für großangelegte verteilte Systeme vertraut sind.
• Sie Erfahrung in der engen Zusammenarbeit mit angewandten Wissenschaftlern und der Mentoring anderer Ingenieure haben, mit ausgezeichneten mündlichen und schriftlichen Kommunikationsfähigkeiten, um technische Lücken zwischen den Stakeholdern zu überbrücken.

Unser Angebot:

• 27 Tage Urlaub pro Jahr für Vollzeitmitarbeiter (+1 Tag für jedes Kalenderjahr bis zu 30 Tagen)
• 2 bezahlte Freiwilligentage pro Jahr
• Hybrides Arbeitsmodell mit bis zu 60% Remote pro Woche, die tatsächliche Praxis liegt im Ermessen jedes Teams, um die Zusammenarbeit bestmöglich zu unterstützen
• Arbeiten im Ausland für bis zu 30 Arbeitstage pro Jahr
• Mitarbeiteraktienprogramm
• 40% Rabatt auf Mode- und Schönheitsprodukte, die von Zalando verkauft und versendet werden, 30% Rabatt auf Lounge by Zalando, Rabatte von externen Partnern
• Umzugshilfe verfügbar (nach vorheriger Vereinbarung)
• Familienservices, einschließlich Beratung und Unterstützung
• Gesundheits- und Wellnessoptionen (einschließlich Wellhub, ehemals Gympass)
• Unterstützung und Coaching für psychische Gesundheit verfügbar
• Fördern Sie Ihre Entwicklung durch unsere Schulungsplattform und halbjährliche Peer-to-Peer-Bewertungen