PEOPLE HUNT | iGaming | IT | FinTech | Crypto
1 - 10 Mitarbeiter
🎯 Rekrutierung
💳 Fintech
🎮 Gaming
Recruitment • Fintech • Gaming
PEOPLE HUNT ist ein globaler Recruiting-Partner, der sich darauf spezialisiert hat, Top-Talente mit innovativen Unternehmen – vor allem in den Bereichen iGaming, IT und FinTech – zusammenzubringen. Mit über 15 Jahren Erfahrung versteht PEOPLE HUNT die besonderen Herausforderungen bei der Personalgewinnung in diesen Branchen und bietet maßgeschneiderte Hiring-Lösungen. Sie fördern ein kollaboratives Arbeitsumfeld mit Fokus auf persönliche Weiterentwicklung, Flexibilität und eine unterstützende Teamkultur – damit sowohl Mitarbeitende als auch Kunden erfolgreich wachsen.
Machine-Learning-Ingenieur
Stelle nicht auf LinkedIn
🕒 vor 4 Monaten
🗣️🇷🇺 Russisch erforderlich
🗣️🇺🇸🇬🇧 Englisch erforderlich
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PEOPLE HUNT ist ein globaler Recruiting-Partner, der sich darauf spezialisiert hat, Top-Talente mit innovativen Unternehmen – vor allem in den Bereichen iGaming, IT und FinTech – zusammenzubringen. Mit über 15 Jahren Erfahrung versteht PEOPLE HUNT die besonderen Herausforderungen bei der Personalgewinnung in diesen Branchen und bietet maßgeschneiderte Hiring-Lösungen. Sie fördern ein kollaboratives Arbeitsumfeld mit Fokus auf persönliche Weiterentwicklung, Flexibilität und eine unterstützende Teamkultur – damit sowohl Mitarbeitende als auch Kunden erfolgreich wachsen.
Beschreibung
• Pflege und Weiterentwicklung eines bestehenden Empfehlungssystems in einer Multi-Tenant-Umgebung • Modelle vom Experimentierstatus in die Produktion überführen und deren reale Leistungsfähigkeit verbessern • End-to-End-ML-Pipelines aufbauen und betreiben: Training, Validierung, Deployment, Retraining • Trainings- und Inferenz-Workloads hinsichtlich Latenz, Zuverlässigkeit, Speicherbedarf und Skalierbarkeit optimieren • ML-Inferenz in Python-basierte Backend-Services integrieren und mit Backend-/Data-Teams zusammenarbeiten • Modell-KPIs definieren und verfolgen, die mit Produkt- und Geschäftsauswirkungen verknüpft sind (Engagement/Retention/Umsatz) • Datenqualität, Verfügbarkeit von Features und Feature-Pipelines verbessern (Airflow-basierte Workflows) • Monitoring für Modellgesundheit einrichten: Drift, Degradation, Anomalien, Incident-Response • Kontrollierte Experimente (A/B-Tests) durchführen, Ergebnisse analysieren und Erkenntnisse in Verbesserungen überführen • Modellverhalten, Annahmen und operative Runbooks dokumentieren • Zu Architekturentscheidungen für skalierbare ML-Infrastruktur und Deployment-Praktiken beitragen
🎯 Anforderungen
• Mindestens 5 Jahre Erfahrung im ML-Engineering / in Produktions-ML-Rollen • Abschluss in einem quantitativen Fach (Mathematik/Statistik/Informatik oder ähnlich) • Sehr gute Python-Kenntnisse und Erfahrung im Aufbau produktionsreifer ML-Services • Solide ML-Grundlagen: überwachtes Lernen, Ranking/Empfehlungssysteme, Evaluationsmethodik • Praktische Erfahrung im Feature Engineering für Event-/Verhaltensdaten • Erfahrung mit Produktionseinsätzen: APIs und/oder Batch-Jobs, Airflow, CI/CD, Container • Praktische SQL-Kenntnisse und Verständnis von Datenzugriffsmustern • Erfahrung im End-to-End-Monitoring von ML-Systemen: Datenqualität + Modellperformance + Alerts • Verständnis von Experimentation und Statistik (A/B-Tests, Versuchsdesign) • Ausgeprägte Engineering-Gewohnheiten: Tests, Code-Reviews, Dokumentation • Informatik-Grundlagen (Prozesse, Speicher, Performance-Aspekte)
🏖️ Vorteile
• Wellness-Programm • Medizinische Zuschüsse / Gesundheitsleistungen • Sportförderung • Bezahlte Krankentage • 21 Urlaubstage + zusätzliche persönliche Tage • Weiterbildungsbudget • Englisch-Club • Ausstattung wird gestellt • Einrichtungszuschuss für den Arbeitsplatz • Teamevents
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