Senior Machine-Learning-Engineer (AdTech)

🔥 vor 33 Minuten

🌐 Deutschland, Polen – Remote

🇩🇪 Deutschland – Remote 🇵🇱 Polen – Remote

⏰ Vollzeit

🟠 Senior

🤖 Machine-Learning-Entwickler

👻 Geisterscore 10%

Was es bedeutet: wie wahrscheinlich diese Stelle offen bleibt, ohne dass aktiv eingestellt wird.So liest du es: 60 % oder höher heißt, wir halten das für einen Geisterjob. Niedrigere Werte sind weniger bedenklich.Wie wir werten: Dauer offen, Neuveröffentlichungen, offene Stellen vs Teamgröße, wie schnell Stellen geschlossen werden, und ob ein Gehalt angegeben ist.Hinweis: eine Schätzung aus öffentlichen Daten, kein Urteil über das Unternehmen. Echte Stellen können hoch punkten, nutze es also als Hinweis, nicht als Fakt.

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Sigma Software Group

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1001 - 5000 Mitarbeiter

Gegründet 2002

💼 Beratung

🏥 Gesundheitswesen

🚘 Automobilindustrie

Consulting • Healthcare • Automotive

Die Sigma Software Group ist ein multinationales Unternehmen, das 2002 gegründet wurde und sich auf hochwertige Softwareentwicklung, Grafikdesign, Testing und Support-Services spezialisiert hat. Das Unternehmen liefert Lösungen für unterschiedlichste Branchen, darunter Automotive, Telekommunikation, Luftfahrt, Werbung, Gaming, Banking, Immobilien und Gesundheitswesen. Sigma Software fördert die berufliche Weiterentwicklung, bietet weltweit Remote-Work-Möglichkeiten und betreut renommierte Kundinnen und Kunden wie AstraZeneca, Scania und SAS. Das Unternehmen legt Wert auf eine Kultur der kontinuierlichen Weiterbildung, des Mentorings und flexibler Arbeitsumgebungen – und ist damit ein bevorzugter Arbeitgeber für IT-Spezialistinnen und -Spezialisten, die an komplexen Lösungen mit Cutting-Edge-Technologien arbeiten möchten. Sigma Software steht für innovative Lösungen und gestaltet die Zukunft des Engineerings mit – und engagiert sich zugleich gesellschaftlich, unter anderem durch karitative Arbeit in der Ukraine.

Beschreibung

• Entwicklung und Validierung prädiktiver Modelle zur Modellierung der Gebotslandschaft, zur kontextbezogenen Übergewichtung, zur Vorhersage der Konversionswahrscheinlichkeit und für Positive-Unlabeled Learning • Entwicklung und Implementierung von Offline-Evaluierungsframeworks unter Verwendung von Inverse-Propensity-Scoring und Doubly-Robust Estimators • Definition von Explorationsstrategien und Ansätzen zur Protokollierung von Propensities • Kalibrierung und Optimierung von Modellen für einzelne Werbetreibende bei gleichzeitiger Überwachung der Ranking- und Kalibrierungsqualität • Entwicklung und Betrieb skalierbarer Orchestrierungs-Pipelines für das Training mit stündlichen, täglichen und wöchentlichen Zeitplänen • Aufbau und Pflege von Workflows für die Model Registry mit Lineage-Tracking, Evaluierungs-Gates und revisionssicheren Freigabeprozessen • Implementierung isolierter, werbetreibendenspezifischer Modellinstanzen mit dedizierter Konfiguration und getrennter Namespace-Struktur • Verantwortung für Model-Publishing-Pipelines, die Einhaltung von Freshness-SLOs und Fallback-Verfahren • Durchführung von Shadow Deployments und Champion-Challenger-Experimenten mit Protokollierung von Messdaten aus der Produktion • Überwachung von Feature Drift, Prediction Drift, Train/Serve Skew, nachlassender Kalibrierung und Label-Latenz • Sicherstellung der Reproduzierbarkeit durch festgelegte Umgebungen, containerisierte Builds und reproduzierbare Daten-Snapshots • Mitwirkung an Optimierungszyklen nach dem Launch sowie Bewertung der Geschäftsauswirkungen anhand statistisch fundierter Lift-Messungen • Erstellung technischer Dokumentation und Unterstützung beim Wissenstransfer an die Engineering- und Data-Teams des Kunden

🎯 Anforderungen

• Mindestens 6 Jahre kombinierte Berufserfahrung in Data Science und ML Engineering, davon mindestens 2 Jahre in jedem Bereich • Ausgeprägte Praxiserfahrung mit Machine-Learning-Systemen in der Produktion, die messbare Geschäftsergebnisse liefern • Tiefgehende Kenntnisse in Data Science/ML Engineering sowie fundierte praktische Kompetenz im jeweils ergänzenden Bereich • Sehr gute praktische Erfahrung mit Gradient-Boosted Trees wie XGBoost, LightGBM oder CatBoost • Fortgeschrittene Kenntnisse in mindestens einem der folgenden Bereiche: verzögerte Labels, PU Learning, Off-Policy Evaluation, hierarchische Schätzung oder beschränkte Optimierung • Python auf Produktionsniveau sowie sehr gute SQL-Kenntnisse • Praktische Erfahrung mit ML-Orchestrierung, CI/CD-Pipelines und der Verwaltung von Model Registries • Praktische Erfahrung mit Kubernetes und Docker in Produktionsumgebungen • Sehr gute Kenntnisse in Experimentdesign und Evaluierung, einschließlich der statistischen Interpretation von Ergebnissen • Englischkenntnisse auf mindestens gehobenem Mittelstufenniveau • Von Vorteil: Erfahrung in AdTech, RTB, Ranking, Pricing oder Echtzeit-Marktplatzsystemen • Von Vorteil: Kenntnisse in Contextual Bandits und Off-Policy-Evaluierungstechniken • Von Vorteil: Erfahrung mit mandantenfähigen ML-Systemen und Ansätzen zur Datenisolierung • Von Vorteil: Erfahrung mit Batch-Scoring-Systemen mit Anforderungen an Freshness-SLAs • Von Vorteil: praktische Erfahrung mit MLflow, Kubeflow, Airflow oder Argo • Von Vorteil: Erfahrung mit GCP-Diensten einschließlich Vertex AI und BigQuery • Von Vorteil: Kenntnisse in Terraform und On-Premises-Linux-Infrastrukturen

🏖️ Vorteile

• Vollständig remote möglich • Flexible Zusammenarbeit in verteilten Teams • Möglichkeit, an komplexen ML-Herausforderungen mit messbaren Geschäftsauswirkungen zu arbeiten • Mitwirkung an einer modernen, hoch skalierbaren AdTech-Plattform • Langfristige Zusammenarbeit und Möglichkeiten zur Übernahme technischer Verantwortung