Senior Ingenieur für maschinelles Lernen

• Practice Data

• Location Long Island City, United States

Wir arbeiten mit einem schnell wachsenden, datengesteuerten Unternehmen zusammen, das einen Ingenieur für maschinelles Lernen sucht, der in einem hochgradig kooperativen und innovativen Team mitarbeitet. In dieser Schlüsselposition werden Sie die Entwicklung von Vorhersagemodellen vorantreiben, die sich direkt auf die Produktleistung und die Kundenergebnisse auswirken.

Was Sie tun werden:

• Führen Sie das Design, die Entwicklung und die Optimierung von prädiktiven maschinellen Lernmodellen.
• Analysieren Sie große, komplexe Datensätze, um Trends und verwertbare Erkenntnisse aufzudecken.
• Arbeiten Sie mit Data Engineering-Teams zusammen, um Funktionspipelines aufzubauen und zu pflegen.
• Bewerten Sie die Leistung des Modells mit robusten Testmethoden und führen Sie Iterationen durch.
• Bereitstellung von Modellen in Produktionsumgebungen und Integration über APIs
• Arbeiten Sie funktionsübergreifend mit Produkt-, Engineering- und technischen Interessengruppen zusammen.
• Bleiben Sie an der Spitze des Fortschritts in den Bereichen ML und Data Science und setzen Sie neue Ideen in die Praxis um.

Wonach wir suchen:

• Fortgeschrittener Abschluss (Master oder PhD) in einem relevanten Bereich
• Starke Erfahrung bei der Erstellung und Bereitstellung von ML-Modellen in einer Produktionsumgebung
• Tiefes Verständnis von Techniken des maschinellen Lernens (z.B. Regression, Klassifizierung, Clustering, Deep Learning)
• Beherrschung von Python und gängigen ML-Bibliotheken (TensorFlow, PyTorch, scikit-learn)
• Erfahrung im Umgang mit SQL, Cloud-Plattformen (AWS, GCP oder Azure) und modernen Data Warehouses
• Ausgeprägte Kommunikationsfähigkeiten und die Fähigkeit, mit technischen und nicht-technischen Teams zusammenzuarbeiten
• Eine proaktive Denkweise mit einer Leidenschaft für das Lösen komplexer Probleme mithilfe von Daten

Tech Stack & Tools:
Python | SQL | Cloud-Plattformen (AWS, GCP, Azure) | Data Warehouses (Snowflake, BigQuery, Redshift) | AI/LLM APIs | Git

Gut zu haben:

• Erfahrung mit dbt, semantischen Schichten oder modernen Datentransformations-Tools
• Erfahrung mit TypeScript
• Hintergrundwissen in Bayes'scher Modellierung oder Marketing-Analytik (z.B. Marketing-Mix-Modellierung)
• Vertrautheit mit Experimentier-Frameworks (A/B-Testing, kausale Inferenz)
• Verständnis für digitale Marketing-Ökosysteme und Attributionsmodelle

💡 Dies ist eine Gelegenheit, an Projekten mit hoher Sichtbarkeit zu arbeiten, bei denen Ihre Arbeit die Produktstrategie und die Auswirkungen auf das Geschäft direkt beeinflussen wird.

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