Machine-Learning-Ingenieur

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Zillow

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5001 - 10000 Mitarbeiter

Gegründet 2006

🏠 Immobilien

🛍️ eCommerce

👥 B2C

💰 €4.099.999 Post-IPO Equity im 2012-12

Real Estate • eCommerce • B2C

Zillow ist ein führender Immobilien- und Mietmarktplatz, der umfassende Informationen über Häuser, Wohnungen und Immobilien zum Verkauf oder zur Miete bietet. Er bietet Nutzern Werkzeuge zur Immobiliensuche, zur Berechnung von Hypothekenzinsen und zur Vernetzung mit Immobilienmaklern. Die Plattform verfügt auch über innovative Algorithmen, die Zestimates liefern, das sind geschätzte Marktwerte von Immobilien. Zillow ist eine wichtige Anlaufstelle für Personen, die Immobilien kaufen, verkaufen oder mieten möchten, sowie für Makler und Vermittler, die ein breiteres Publikum erreichen wollen.

Beschreibung

• Verantwortung für die Überführung von Forschungs-Code in produktionsreife und optimierte Modelle • Aufbau von CI/CD-Pipelines, die es Wissenschaftlern ermöglichen, Modelle in kurzen Iterationszyklen bereitzustellen • Weiterentwicklung unserer bestehenden Monitoring-Systeme, um unsere Dienste zuverlässig zu machen und Wissenschaftlern Einblicke in die Performance von Modellen in Produktion zu geben • Gestaltung von Services, um ML-Modelle für Zillows Endkunden bereitzustellen • Verantwortung für die Datensätze des Teams, Leitung und Unterstützung von Data-Engineering-Projekten sowie Zusammenarbeit mit Wissenschaftlern beim Modelltraining • Unterstützung von Wissenschaftlern bei groß angelegten Trainings- und Datenverarbeitungsprojekten • Etablierung von Best Practices in Bezug auf Codequalität, Testing und Ownership für Verlässlichkeit • Teilnahme an der bestehenden Bereitschafts-/On-Call-Rotation • Fortlaufende Beschäftigung mit aktueller Forschung und Anpassung von Methoden für den praktischen Einsatz • Zusammenarbeit mit angewandten Science- und Engineering-Teams, um Ideen in skalierbare Produktfunktionen zu überführen

🎯 Anforderungen

• 1–3 Jahre Berufserfahrung in der Entwicklung und Bereitstellung von Machine-Learning-Modellen oder ML-basierten Systemen in Produktion • Fundierte praktische Kenntnisse in Python und mindestens einem modernen Machine-Learning-Framework wie PyTorch, JAX oder TensorFlow • Praktische Erfahrung mit Cloud-Plattformen (AWS, GCP) und Container-Orchestrierung (Kubernetes) • Erfahrung mit Data-Engineering-Tools und dem Aufbau robuster Datenpipelines (z. B. Spark, Airflow, Streaming-Systeme) • Erfahrung mit Backend-Programmiersprachen wie TypeScript oder Go, um ML-basierte Systeme End-to-End zu implementieren • Erfahrung im Aufbau und Betrieb von End-to-End-Machine-Learning-Workflows, einschließlich Datenpipelines, Modelltraining, Evaluation, Deployment und Monitoring • Solide Grundlagen in Machine-Learning-Grundlagen wie Repräsentationslernen, strukturierte Vorhersagen, Computer Vision, Optimierung und Fehleranalyse • Fähigkeit, Modell- und Systemverhalten in realen Umgebungen zu debuggen und mithilfe von Metriken, Logs und Experimenten die Ergebnisse zu verbessern • Effektive Zusammenarbeit mit angewandten Wissenschaftlern, Softwareingenieuren und Produktpartnern in unklaren, funktionsübergreifenden Situationen • Ausgeprägtes ingenieurtechnisches Urteilsvermögen und die Fähigkeit, Experimentierfreude mit Zuverlässigkeit, Geschwindigkeit und langfristiger Wartbarkeit abzuwägen • Klare Kommunikation technischer Ideen und die Fähigkeit, Entscheidungen bereichsübergreifend zu beeinflussen

🏖️ Vorteile

• Aktienzuteilungen (abhängig von Faktoren wie Erfahrung, Leistung und Standort) • Wettbewerbsfähiges Grundgehalt • Flexible Arbeitsregelungen • Berufliche Weiterentwicklung