Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle ML-Modelle und baue robuste Datenpipelines für die Luftfahrtbranche.
- Unternehmen: Zerolook, ein innovatives Startup im Bereich Flugverteilung.
- Vorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, Aktienoptionen und modernes Arbeitsumfeld.
- Weitere Informationen: Dynamisches Umfeld mit großartigen Wachstumschancen.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft des Reisens mit modernster Technologie und direkter Zusammenarbeit mit den Gründern.
- Qualifikationen: Erfahrung in ML-Entwicklung und starke Softwareengineering-Fähigkeiten.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 90000 - 110000 CHF pro Jahr.
Wir suchen eine Rolle, in der Sie Ihre ML-Fähigkeiten nutzen können, um zu redefinieren, wie eine gesamte Branche grundlegende Probleme löst. Zerolook verändert, wie Flugreisen bepreist werden, und ML steht im Mittelpunkt unseres Ansatzes. Als frühe Einstellung haben Sie die Möglichkeit, den technischen Ansatz im Zentrum von allem zu definieren.
Hauptverantwortlichkeiten
- Modellarchitektur: Entwerfen und Implementieren von leistungsstarken, latenzarmen ML-Modellen zur Schätzung von Tarifen und Reiserouten.
- Datenengineering: Aufbau und Wartung robuster Datenpipelines zur Verarbeitung massiver Mengen historischer Tarif- und Zeitplandaten.
- Intelligente Routenführung: Entwicklung von Vertrauensbewertungssystemen zur intelligenten Weiterleitung des Verkehrs zwischen ML-Modellen und aktuellen Legacy-Systemen.
- Fachliche Führung: Entwicklung von Kernkompetenzen im Bereich der Nutzung von ML für die Vorhersage von Tarifen und Reiserouten.
- Technische Führung: Einstellen, Führen und Mentoring anderer Ingenieure, während das Team wächst.
- Strategische Zusammenarbeit: Partnerschaft mit den Gründern und wichtigen Organisationen in der Branche zur Entwicklung des Kernangebots von Zerolook.
Anforderungen
- Bildung: Bachelor oder Master in Informatik oder einem verwandten Bereich.
- Breites ML-Wissen: Vertrautheit mit der Breite der ML-Ansätze und deren relativen Stärken und Schwächen.
- Produktions-ML-Expertise: 4+ Jahre Erfahrung im Entwerfen, Trainieren und Bereitstellen von ML-Modellen in Produktionsumgebungen.
- Ingenieurgrundlage: Starke Software-Ingenieurfähigkeiten mit Erfahrung im Aufbau robuster, automatisierter Datenpipelines.
- Startup-DNA: Komfortabel mit der „0 bis 1“-Phase - Unklarheit, schnelle Iteration und extreme Eigenverantwortung.
Bonusanforderungen
- Reise-Technologie: Frühere Erfahrung mit OTAs, Metasuchmaschinen oder GDS/NDC-Integration ist ein erheblicher Vorteil.
- Großanwendungen: Erfahrung im Aufbau von Anwendungen, die über 10K QPS bei Latenzen von etwa 1 Sekunde bedienen.
- Bildung: Ph.D. in Informatik und/oder Bildungsschwerpunkt in Data Science.
Über Zerolook
Zerolook skaliert die Infrastruktur für die Flugverteilung für das KI-Zeitalter. Die heutigen hochgradigen Metasuchen und aufkommenden agentischen KI-Verkehr erzeugen massive Abfragevolumina, die mit herkömmlichen GDS- und NDC-Systemen wirtschaftlich unmöglich zu bedienen sind. Wir bauen eine maschinenlernende Engine, um Preise mit Millisekundenlatenz zu schätzen, wodurch die Notwendigkeit kostspieliger Live-Abfragen bei jeder Suche umgangen wird. Wir haben bereits Vereinbarungen mit unseren ersten Kunden getroffen und befinden uns derzeit im Prozess des Aufbaus des Produkts. Sie werden direkt mit unseren Gründern - George (CTO, ex-KAYAK/Google) und Simone (CEO, ex-Google/Lastminute) - zusammenarbeiten, um die technische Zukunft des Reisens zu definieren.
Was wir bieten
- Vergütung: Mailand: EUR + Aktienoptionen.
- Standort: Mailand, Italien oder Zürich, Schweiz, hybrid (2-3 Tage im Büro).
- Einfluss: Frühe Beteiligung und eine führende Rolle in einem Startup, das ein globales Problem in der Luftfahrtindustrie löst.
- Ausrüstung: Modernes Hardware- und Arbeitsplatzbudget.
Wie man sich bewirbt
Wenn Sie bereit sind, die Infrastruktur zu schaffen, die die nächste Generation der Reisersuche antreiben wird, möchten wir von Ihnen hören. Bitte kontaktieren Sie uns mit Ihrem Lebenslauf und einer kurzen Notiz über das herausforderndste ML-System, das Sie in die Produktion gebracht haben.
Senior ML Engineer (Technical Lead) Arbeitgeber: Zerolook
Zerolook bietet eine dynamische und innovative Arbeitsumgebung, in der Sie als Senior ML Engineer die Möglichkeit haben, die Zukunft der Flugpreisgestaltung aktiv mitzugestalten. Mit einem starken Fokus auf Mitarbeiterentwicklung und einer offenen Unternehmenskultur fördern wir Kreativität und Zusammenarbeit, während wir Ihnen die Freiheit geben, Ihre technischen Fähigkeiten in einem schnell wachsenden Startup zu entfalten. Profitieren Sie von flexiblen Arbeitszeiten und der Chance, in einem engagierten Team zu arbeiten, das an der Spitze der Technologie steht.
Jobgipfel Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Senior ML Engineer (Technical Lead) erhalten könntest
✨Tausch dich mit Datenexperten aus
Such nach lokalen Meetup-Gruppen oder Konferenzen in der Datenwissenschaft. Das ist eine super Gelegenheit, um mit Leuten zu reden, die schon in der Branche arbeiten, und eventuell sogar Insider-Tipps zu bekommen, wo Stellen zu vergeben sind.
✨Mach dich sichtbar mit Projekten
Erstelle ein paar spannende Projekte oder Analysen und teile sie auf Plattformen wie GitHub oder Kaggle. Wenn du einen coolen Algorithmus oder ein Data Vision Projekt hast, zeig es! Das bringt dich in die Sichtbarkeit und zeigt, was du drauf hast.
✨Kümmere dich um dein Netzwerk
Tausch dich mit ehemaligen Kommilitonen oder Professoren aus, die in der Datenwissenschaft tätig sind. Oft sind es die persönlichen Empfehlungen, die den Unterschied machen können, wenn es um die ersten Schritte in die Branche geht.
✨Bewirb dich direkt bei Firmen wie Zerolook
Gehe auf die Karriere-Seite von Zerolook und schau dir die offenen Stellen im Bereich Datenwissenschaft an. Nutze die Chance, direkt zu bewerben, weil das oft schneller und persönlicher ist als über Jobbörsen.
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Senior ML Engineer (Technical Lead) mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Heb din technisches Wissen hervor:Sorg dafür, dass du in deinem CV und im Anschreiben deine Kenntnisse in Data Science-Tools wie Python, R oder SQL deutlich machst. Verlinke eventuell auf Projekte oder Studien, die du realisiert hast, um dein Wissen zu untermauern. Bei uns bei Zerolook suchen wir nach Leuten, die richtig mit Daten umgehen können!
Zahlenschwindler oder Problemlöser?:Überleg dir konkrete Beispiele, wie du mit Zahlen und Daten Herausforderungen gelöst hast. Das zeigt uns deine Fähigkeit, analytisch zu denken und komplexe Probleme zu bewältigen. In der Data Science sind solche Skills Gold wert!
Die perfekte Dokumentation:Wenn du an Projekten gearbeitet hast, zeig uns deine Dokumentation! Gute Data Scientists präsentieren ihre Analysen und Resultate nachvollziehbar. So kannst du uns zeigen, dass du sowohl technische Skills hast als auch in der Lage bist, deine Arbeit verständlich zu kommunizieren.
Cooler Lebenslauf und Anschreiben:Dein Lebenslauf und dein Anschreiben sollten nicht nur ordentlich aussehen, sondern auch strukturiert und relevant für die Data Science sein. Mach deutlich, warum du bei Zerolook arbeiten möchtest und was dich an Data Science begeistert. Wir lieben es, wenn Bewerber ihre Leidenschaft zeigen!
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Zerolook vorbereitet
✨Data-Analysen ganz konkret
Mach dich bereit für technische Fragen über Datenanalysen und Statistiken. Du könntest gebeten werden, eine erste Datenanalyse durchzuführen oder Hypothesen mittels Daten zu validieren. Üb das mit echten Datensätzen, damit du die Tools wie Python oder R gut im Griff hast.
✨Das ideale Projekt-Portfolio
Sammle relevante Projekte in einem Portfolio, das dein Können zeigt. In einem Vorstellungsgespräch für eine Data-Science-Position wollen die Arbeitgeber oft sehen, wie du an Herausforderungen herangegangen bist. Zeig uns deine besten Projekte, vielleicht sogar solche, die interessante Visualisierungen oder Machine Learning Modelle beinhalten.
✨Soft Skills sind nicht zu unterschätzen
Kommunikation ist ein wichtiger Teil im Data-Science-Bereich. Bereite dich darauf vor, darüber zu sprechen, wie du komplexe Daten für nicht-technische Stakeholder erklärt hast. Es könnte auch hilfreich sein, Beispiele zu teilen, wo du im Team gearbeitet hast, um Datenlösungen zu entwickeln.
✨Fragen zur Unternehmensstrategie
Mach dir Gedanken darüber, wie deine Rolle im Unternehmen Zerolook zum geschäftlichen Erfolg beitragen kann. Bereite Fragen vor, die aufzeigen, dass du deren Datenstrategie verstehst und wie du aktiv zur Verbesserung beitragen kannst. Das zeigt, dass du nicht nur technisches Wissen, sondern auch Interesse am Unternehmen hast.
