Senior Machine-Learning-Engineer

🕒 vor 1 Monat

🌐 Kanada, Niederlande, +2 weitere Länder – Remote

🇨🇦 Kanada – Remote 🇳🇱 Niederlande – Remote 🇩🇪 Deutschland – Remote 🇬🇧 Vereinigtes Königreich – Remote

⏰ Vollzeit

🟠 Senior

🤖 Machine-Learning-Entwickler

👻 Geisterscore 28%

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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Just Eat Takeaway.com

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10.000+ Mitarbeiter

🍽️ Lebensmittel & Getränke

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Food & Beverage • Marketplace • eCommerce

Just Eat Takeaway. com ist ein führender Online-Marktplatz für Essensbestellungen und -lieferungen, der Verbraucher mit Restaurants und Lieferpartnern in mehreren Ländern verbindet. Laut den bereitgestellten Informationen bedient das Unternehmen 61 Millionen aktive Konsumenten, hat 356. 000 Partner, wickelte 653 Millionen Bestellungen ab und generierte einen Bruttotransaktionswert von 19 Milliarden Euro in 15 Ländern. Das Unternehmen betreibt eine digitale Plattform, die die Bestellung, Bezahlung und Logistik für Essenslieferungen erleichtert und sich als verbraucherorientierter Marktplatz positioniert.

Beschreibung

• Strategische Ausrichtung der Machine-Learning-Infrastruktur gestalten • Innovations- und Verbesserungspotenziale identifizieren • Fortschrittliche Lösungen zur Verbesserung von Performance, Skalierbarkeit und Zuverlässigkeit von Machine-Learning-Systemen entwickeln • Eng mit dem Data-Science-Team zusammenarbeiten, um Modelle nahtlos bereitzustellen und für den Produktivbetrieb zu optimieren • Komplexe Machine-Learning-Pipelines konzipieren und verantworten • Echtzeit- und Batch-Inferenzsysteme für Predictive-Plattformen betreuen • Mit funktionsübergreifenden Teams zusammenarbeiten, um zukünftige Anforderungen frühzeitig zu erkennen und langfristige, an den Geschäftszielen ausgerichtete Lösungen umzusetzen • Machine-Learning-Engineers auf mittlerem Erfahrungsniveau betreuen und weiterentwickeln • Technische Führung übernehmen und organisatorische Best Practices mitgestalten • Umfassende Code-Reviews durchführen und Verbesserungspotenziale identifizieren • Machine-Learning-Konzepte technischen und nicht technischen Stakeholdern verständlich vermitteln • Innovative Lösungen präsentieren und die strategische Ausrichtung der Machine-Learning-Aktivitäten mitgestalten • Integration neuer Technologien und Tools in die Infrastruktur leiten • Branchentrends beobachten und moderne Machine-Learning-Frameworks auf dem neuesten Stand halten

🎯 Anforderungen

• Expertenkenntnisse in Cloud-Technologien, idealerweise AWS • Umfassende Erfahrung mit Containerisierung und Orchestrierung, vorzugsweise Kubernetes • Tiefgehendes Verständnis von Best Practices in Softwareentwicklung, DevOps und MLOps • Nachweisbare Erfahrung mit der Anwendung von Methoden aus Softwareentwicklung, DevOps und MLOps im Produktivbetrieb • Umfassende Erfahrung im Entwerfen, Bereitstellen und Warten skalierbarer Modelle und Services in Produktivumgebungen • Ausgeprägtes Verständnis von Machine Learning • Erfahrung in der Zusammenarbeit mit Data Scientists bei der Bereitstellung und Optimierung von Modellen • Erfahrung mit MLflow zur Nachverfolgung von Experimenten und Verwaltung von Modellen • Erfahrung mit Airflow oder Dagster zur Orchestrierung durchgängiger ML-Pipelines und Workflows • Umfassende Erfahrung in Data Engineering, mit Kafka und Stream Processing • Sehr gute Kenntnisse in Python und SQL • Weitere Programmiersprachen sind von großem Vorteil • Erfolgreiche Zuverlässigkeitsüberprüfung erforderlich • Für das vollständig remote durchgeführte Arbeitsmodell muss der Arbeitsort in Kanada liegen; für das hybride europäische Arbeitsmodell ist ein Arbeitsort in Amsterdam, Berlin oder London (Vereinigtes Königreich) erforderlich

🏖️ Vorteile

• Vollständig remote mögliches Arbeiten in Kanada • Hybrides Arbeitsmodell in Europa (3 Tage vor Ort, 2 Tage remote) • Inklusive Unternehmenskultur mit Fokus auf Vielfalt und Zugehörigkeit • Unterstützendes, dynamisches und schnelllebiges Arbeitsumfeld • Internationale Wirkung und Zusammenarbeit mit bekannten globalen Marken