Senior ML Engineer

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Chess.com

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501 - 1000 Mitarbeiter

Gegründet 2007

🎮 Gaming

📚 Bildung

📱 Medien

💰 Private Equity Round im 2022-01

Gaming • Education • Media

Chess. com ist die führende Online-Plattform zum Schachspielen und ‑lernen und bietet eine Vielzahl von Funktionen, darunter Live-Partien mit anderen Spielerinnen und Spielern, anpassbare Trainings-Bots, Schachrätsel sowie umfassende Lektionen. Die Plattform ist dafür bekannt, die Mustererkennung und die allgemeine Spielstärke der Nutzerinnen und Nutzer deutlich zu verbessern. Chess. com bietet zudem eine umfassende Berichterstattung zu wichtigen Schachereignissen wie der FIDE-Weltmeisterschaft. Mit dem Ziel, eine unterstützende und motivierende Community für Schachbegeisterte aller Spielstärken zu schaffen, ist Chess. com die erste Anlaufstelle für alle, die ihr Schach verbessern oder den Wettbewerb genießen möchten.

Beschreibung

• Verantwortung für ML-getriebene Produktfeatures, von der Identifizierung von Chancen über Modellierung, Deployment, Experimentierung bis hin zur Messung der Wirkung. • Zusammenarbeit mit Produkt-, Führungs-, Growth- und Data-Science-Teams, um zu entscheiden, welche Probleme mit ML gelöst werden sollten (und welche nicht), Erfolgskriterien zu definieren und auf Basis der realen Performance iterativ zu verbessern. • Entwerfen, Entwickeln und Ausliefern skalierbarer ML-Systeme, einschließlich Daten-Pipelines, Trainings-Workflows und Produktionsinfrastruktur für Model-Serving. • Schnell prototypisieren und regelmäßig iterieren: wiederholbare Evaluations-Frameworks entwickeln, Experimente durchführen und Modelle basierend auf den Ergebnissen verbessern. • Gestaltung unserer ML-Architektur und MLOps‑Praktiken: Standards für Experimentieren, Deployment, Monitoring und Retraining etablieren, während wir skalieren. • Vorantreiben von Innovationen im Bereich Generative AI, Erforschung, wie LLMs und Agenten am besten eingesetzt werden können, um neue Nutzererlebnisse und interne Produktivitätstools zu ermöglichen. • Technische Führung und Mentoring: weniger erfahrene Teammitglieder betreuen, unsere Roadmap beeinflussen und die AI/ML-Kompetenz im Unternehmen stärken.

🎯 Anforderungen

• Mindestens 5 Jahre nachgewiesene, praktische Erfahrung beim Aufbau skalierter ML-Systeme, beim Training großer ML-Modelle oder gleichwertige Erfahrung. • Mindestens 1 Jahr Erfahrung im AI Engineering. • Ausgeprägte technische Fähigkeiten und Urteilsvermögen in Bezug auf Programmierung, Testing und Entwicklung für Skalierbarkeit. • Starke praktische ML-Kenntnisse, fundiertes Wissen der ML-Theorie und ein funktionales Verständnis des AI-Anwendungsstacks und des Lifecycles im Kontext von Foundation Models – von Evaluation bis Deployment. • Hoher Ownership-Anspruch und Antrieb, in einem schnelllebigen, sich wandelnden und teilweise unklaren Umfeld Wirkung zu erzielen.

🏖️ Vorteile

• 100 % Remote (Arbeiten von überall möglich!)