Machine Learning Engineer: Ranking & Personalization

Diese Position wird im Auftrag eines Partnerunternehmens ausgeschrieben, das alle Bewerbungen und nächsten Schritte verwaltet. Unser Partner sucht einen Machine Learning Engineer: Ranking & Personalization mit Sitz in der Schweiz. Treten Sie einer kollaborativen, KI-gesteuerten Umgebung bei, in der maschinelles Lernen intelligentere E-Commerce-Such-, Entdeckungs- und Einkaufserlebnisse ermöglicht.

In dieser Rolle entwerfen, bauen und warten Sie leistungsstarke, Echtzeit-Personalisierungsdienste, die Hunderte von Millionen von Nutzern weltweit erreichen. Sie arbeiten eng mit Ingenieuren, Datenspezialisten und Geschäftspartnern zusammen, um innovative Lösungen zu entwickeln, die die Produktentdeckung und das Kundenengagement verbessern. Durch die Nutzung des Nutzerverhaltens, Experimentierung und fortschrittliche Techniken des maschinellen Lernens helfen Sie, relevantere Einkaufserlebnisse zu liefern. Ihre Arbeit trägt direkt zu messbaren Geschäftsergebnissen bei, einschließlich verbesserter Konversionsraten und Umsatzwachstum. Dies ist eine Gelegenheit, technische Expertise, analytisches Denken und ein starkes Verantwortungsbewusstsein zu kombinieren, während Sie einen bedeutenden Einfluss in einem unterstützenden, remote-first Team ausüben.

Verantwortlichkeiten:

• Entwerfen, Entwickeln, Bereitstellen und Warten skalierbarer, Echtzeit-Maschinenlern-Dienste, die Ranking und Personalisierung über E-Commerce-Produkte, Plattformen und Branchen hinweg unterstützen.
• Verbessern personalisierter Einkaufserlebnisse durch Entwicklung und Verfeinerung von Empfehlungs-, Ranking- und Entdeckungsfähigkeiten basierend auf Nutzerverhalten und -präferenzen.
• Analysieren von Nutzerinteraktionen und Verhaltensdaten, um effektive Modelle zu erstellen, die relevantere und ansprechendere Kundenerlebnisse bieten.
• Forschung, Bewertung und Implementierung verschiedener Personalisierungsansätze zur Identifizierung von Lösungen, die den Kundenwert und die Unternehmensleistung maximieren.
• Formulieren und Validieren von Hypothesen durch Experimentierung und A/B-Tests, um die Auswirkungen von Personalisierungsverbesserungen auf wichtige Geschäftskennzahlen zu messen.
• Zusammenarbeit mit Ingenieurteams, einschließlich Ranking-Spezialisten, sowie mit funktionsübergreifenden technischen und nicht-technischen Stakeholdern zur Entwicklung und kontinuierlichen Verbesserung von Personalisierungsfunktionen.
• Kommunizieren von Ergebnissen, technischen Entscheidungen und Geschäftsergebnissen klar an Stakeholder, indem komplexe Konzepte des maschinellen Lernens in umsetzbare Erkenntnisse übersetzt werden.
• Übernehmen von Verantwortung für Probleme von der Untersuchung bis zur Implementierung und kontinuierliche Verbesserung der Zuverlässigkeit, Skalierbarkeit und Effektivität von Produktionssystemen.

Anforderungen:

• Mindestens 3 Jahre Berufserfahrung im angewandten maschinellen Lernen mit einem starken Verständnis dafür, wie man ML-Lösungen in realen Umgebungen entwickelt und bereitstellt.
• Kenntnisse in Python, SQL und Big Data-Technologien mit der Fähigkeit, die End-to-End-Entwicklung von Maschinenlernprodukten zu unterstützen.
• Nachweisliche Erfahrung im Aufbau, der Bereitstellung und Wartung produktionsgerechter Personalisierungs-, Empfehlungs- oder Rankingsysteme.
• Praktisches Wissen über das Entwerfen und Analysieren von A/B-Tests und die Nutzung experimenteller Ergebnisse zur Anleitung von Produkt- und Modellverbesserungen.
• Erfahrung mit einer großen öffentlichen Cloud-Plattform ist von Vorteil.
• Starke analytische und problemlösende Fähigkeiten, einschließlich der Fähigkeit, komplexe Herausforderungen zu untersuchen, Ursachen zu identifizieren und Ergebnisse in praktische Lösungen zu übersetzen.
• Ausgezeichnete Kommunikationsfähigkeiten in Englisch, mit der Fähigkeit, technische Konzepte zu erklären und den Geschäftswert gegenüber verschiedenen Stakeholdern darzustellen.
• Erfahrung in der effektiven Zusammenarbeit in funktionsübergreifenden Teams, wobei technische Prioritäten mit Produkt- und Geschäftszielen in Einklang gebracht werden.
• Fähigkeit, autonom zu arbeiten, Verantwortlichkeiten unabhängig zu verwalten und Initiative bei der Identifizierung von Verbesserungsmöglichkeiten zu ergreifen.
• Eine proaktive, kollaborative Denkweise, kombiniert mit Empathie, Verantwortungsbewusstsein und echtem Interesse an der Bereitstellung wirkungsvoller Lösungen im Bereich maschinelles Lernen.

Vorteile:

• Wettbewerbsfähige Vergütung: Jährliches Grundgehalt zwischen 80.000 und 120.000 USD, abhängig von Fähigkeiten, Erfahrung, Qualifikationen und Interviewergebnissen.
• Aktienoptionen: Eigenkapitalmöglichkeiten zusätzlich zum Grundgehalt.
• Vollständig remote Arbeit: Arbeiten Sie remote und wählen Sie, wo Sie leben möchten.
• Flexible Freizeit: Unbegrenzter Urlaub, wobei die Mitarbeiter stark ermutigt werden, mindestens drei Wochen jährlich frei zu nehmen.
• Unterstützung für das Home Office: Ein Stipendium für das Arbeiten von zu Hause aus, um Ihnen zu helfen, einen komfortablen und produktiven Arbeitsplatz zu schaffen.
• Ausrüstung bereitgestellt: Apple-Laptops werden neuen Mitarbeitern zur Verfügung gestellt.
• Lernen und Entwicklung: Ein jährliches Budget für Schulung und Entwicklung zur Unterstützung des beruflichen Wachstums.
• Familienunterstützung: Mutterschafts- und Vaterschaftsurlaub für berechtigte Mitarbeiter.
• Teambindung: Regelmäßige Teamausflüge, die Zusammenarbeit, Beziehungsaufbau und gemeinsames Lernen fördern.
• Unterstützende Kultur: Arbeiten Sie mit talentierten, empathischen Kollegen in einer offenen und kooperativen Umgebung, die Verantwortung, Inklusion und bedeutenden Einfluss schätzt.