AI/ML Engineer

🕒 il y a 7 mois

🇩🇪 Allemagne – Télétravail

⏰ Temps Plein

🟡 Intermédiaire

🟠 Senior

🤖 Ingénieur Machine Learning

👻 Score fantôme 31%

Ce que ça veut dire : la probabilité que cette offre reste ouverte sans recrutement actif.Comment le lire : 60 % ou plus, on pense que c'est une offre fantôme. Un score plus bas est moins inquiétant.Comment on la calcule : ancienneté, republications, postes ouverts vs taille de l'équipe, rapidité de clôture, et si le salaire est indiqué.À noter : une estimation à partir de données publiques, pas un jugement sur l'entreprise. De vraies offres peuvent avoir un score élevé, alors prenez-le comme un indice, pas comme un fait.

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📱 Médias

👥 B2C

Media • B2C

Melotech révolutionne les médias et le divertissement. Nous créons de l'art grâce à la technologie pour le plaisir des humains. En seulement 24 mois, notre travail a été écouté, regardé et apprécié pendant plus de 4 milliards de minutes dans le monde entier. Fondée par l'entrepreneur et investisseur Soheil Mirpour, nous sommes soutenus par les fonds Cherry Ventures, Speedinvest et GFC, ainsi que par des business angels issus d'entreprises telles que Spotify, Blackstone et KKR.

Description

• Build and deploy production ML models for the content and product ecosystem • Design scalable ML infrastructure and pipelines handling massive media datasets • Implement inference systems for content optimization across multiple verticals • Fine-tune and deploy multimodal AI systems using MLOps best practices • Collaborate with data science teams to transition research models into production-ready systems • Optimize model performance for cost efficiency while maintaining accuracy and speed requirements • Integrate ML capabilities into existing platforms and build APIs for seamless model consumption • Work autonomously alongside the founder and team • Participate in take-home case study, case interview, online assessment, founder interview, and team interview stages

🎯 Exigences

• Degree in Computer Science, Machine Learning, Mathematics, Engineering, or related technical field • 3+ years of hands-on ML engineering experience building production systems at Big Tech companies, high-growth startups, or media/entertainment platforms • Expert-level proficiency in Python, ML frameworks, and cloud platforms • Extensive experience with MLOps tools and practices including Docker, Kubernetes, model versioning, and monitoring systems • Proven track record deploying and scaling ML models in production environments with high availability requirements • Ability to architect complex systems independently while collaborating across technical teams • Ability to thrive in a fast-paced and performance-oriented environment • Passion for music, video, or social media

🏖️ Avantages

• Equity ownership in the business • Remote work with freedom over work location • Regular global offsites • Competitive salary • Flat hierarchies and immediate impact • Performance-based rewards