Vereinigtes Königreich
Experian
Optimove
Machine Learning Engineer
Vereinigtes Königreich
Dundee, Scotland, United Kingdom
PythonSQLDockerTerraform
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Über die Rolle
Bei Optimove glauben wir, dass Menschen zu mehr fähig sind als eine einzelne Stellenbeschreibung. Sie werden nicht nur eingestellt, um eine Position zu besetzen – Sie werden befähigt, diese zu gestalten, auszubauen und zu Ihrer eigenen zu machen.
Das nennen wir Positionless.
Und Positionless ist nicht nur unsere Kultur. Es ist unser Produkt.
Optimove ist der Entwickler von Positionless Marketing, einer KI-gestützten Plattform, die jedem Vermarkter die Möglichkeit gibt, eigenständig zu analysieren, zu erstellen, zu starten und zu optimieren. Das Ergebnis ist eine schnellere Ausführung, tiefere Personalisierung und eine 88% höhere Kampagneneffizienz.
Als Visionär im Gartner Magic Quadrant arbeiten wir mit führenden Marken wie Sephora, Staples und Entain zusammen. Heute bauen mehr als 500 Optimovers in NYC, London, Tel Aviv, Schottland, Brasilien, Estland und darüber hinaus gemeinsam die Zukunft des Marketings auf, in einer Umgebung, die Eigenverantwortung und Wachstum aktiv fördert, wobei zwei von drei Managern aus den eigenen Reihen befördert werden.
Wenn Sie nach einem Ort suchen, an dem Sie mehr tun und mehr sein können, wachsen Sie mit uns.
Als Machine Learning Engineer werden Sie unserem Personalize-Team beitreten und uns helfen, die Produkte zu gestalten und zu entwickeln, mit denen unsere Kunden personalisierte Nachrichten über jeden digitalen Touchpoint versenden können. Sie werden mit Textdaten und modernsten Technologien, einschließlich Large Language Models (LLMs), arbeiten und unseren Kunden sowohl in Personalize als auch auf den Optimove Gesamtplattformen zugängliche Intelligenz bieten.
Dies ist eine Rolle für einen Ingenieur, der bereit ist, bedeutsame, mittelgroße Teile unserer Personalisierungs-Roadmap End-to-End zu verantworten – von der Problemdefinition bis zur Bereitstellung und Überwachung – und dem dies mit minimaler Aufsicht zugetraut wird. Es geht nicht um Solo-Lieferung: Sie werden eng mit einem dynamischen Team aus ML, MLOps und Software-Engineering zusammenarbeiten und sollten bereit sein, auf jeder Ebene beizutragen, von der frühen Forschung bis zur Produktionsunterstützung.
Rolle & Kernverantwortlichkeiten
- Verantwortung für die Lieferung mittelgroßer ML-Features End-to-End innerhalb von Personalize – Problemdefinition, Datenaufbereitung, Modellaufbau/-training, Evaluierung, Bereitstellung und Überwachung – zu vorhersehbaren Zeitplänen.
- Entwicklung prädiktiver ML-Modelle für Klassifizierung, Ranking und Personalisierung unter Verwendung unserer Textdaten.
- Nutzung von LLMs und anderen modernsten Techniken zur Verbesserung der Produktfunktionen.
- Operationalisierung von Modellen als APIs in Echtzeit- und Batch-Umgebungen.
- Überwachung von Produktionsmodellen in Ihrem eigenen Bereich, wobei Datenqualitätsprobleme und Modellverschlechterung Priorität haben.
- Erforschung neuer ML-Anwendungen und Verbesserung bereits bestehender Modelle, Teilen von Erkenntnissen mit dem breiteren ML-, MLOps- und Engineering-Team.
- Enge Zusammenarbeit mit Produkt-, MLOps- und Engineering-Teams zur Definition und Vorbereitung neuer ML-Anwendungen, sinnvolle Beiträge zur Planung und Aufwandsschätzung.
- Proaktives Aufzeigen und Lösen technischer und datenbezogener Herausforderungen, bevor sie die Lieferung, die Modellqualität oder die Kunden beeinträchtigen.
Beste Aspekte des Jobs
- Einblick in eine breite Palette von ML-Domänen, einschließlich groß angelegter Suche, Ranking, Natural Language Processing, Hybridisierung, Klassifizierung und Textdatenverarbeitung.
- Arbeit mit modernen ML-Technologien, einschließlich LLMs, zur Verbesserung unserer Produkte.
- Vollständig Echtzeit-Architektur für Datenverarbeitung, Modellentwicklung und Bereitstellung.
- Bereitstellung und Verbesserung von ML-Frameworks, Optimierung für Inferenz- und Trainings-/Retraining-Zyklen.
- Online-Tests von Modellen mit Live-Daten unter Verwendung unserer proprietären A/B/N-Testtechnologie, um schnell zu sehen, was gut funktioniert.
- Ein unterstützendes, kollaboratives Team aus ML, MLOps und Software-Engineering, in dem schnelle Experimente die Norm sind.
- Dedizierte Zeit für die Erforschung neuer Methoden, den Aufbau von Proof-of-Concepts und die schnelle Bereitstellung in der Produktion, wenn sie funktionieren.
- Täglicher Einsatz von KI-Codierungsassistenten (z. B. Claude), um Experimente und Überprüfungen zu beschleunigen.
Wesentliche Anforderungen
- Bachelor-Abschluss (oder gleichwertig) in Informatik, Data Science, Statistik oder einem verwandten Fachgebiet ODER 1–4 Jahre Berufserfahrung im Aufbau und der Bereitstellung von ML-Modellen.
- Starkes Verständnis der Kern-ML-Konzepte – überwachtes/unüberwachtes Lernen, Modellevaluierung, Feature Engineering – und breite Vertrautheit mit gängigen Algorithmen und Architekturen.
- Starke Python (pandas, NumPy, etc.) und SQL Kenntnisse
- Vertrautheit mit dem Standard-ML-Toolkit: Git, Docker, scikit-learn, PyTorch oder TensorFlow und ML-Pipelines.
- Praktische Erfahrung mit Textdaten und relevanten Natural Language Processing-Techniken.
- Solide Erfahrung mit Cloud-Technologien und Datenspeicherlösungen, einschließlich Snowflake.
- Täglicher Einsatz von KI-Codierungsassistenten (z. B. Claude) und ein grundlegendes Verständnis von Responsible AI-Praktiken – Datenschutz, Bias/Fairness und Erklärbarkeit.
- Muss berechtigt sein, in Großbritannien zu arbeiten – wir können derzeit kein Sponsoring anbieten
- Dies ist eine Hybridrolle, und Sie werden zweimal pro Woche in unserem Büro in Dundee benötigt.
Wünschenswerte Anforderungen
- Verständnis von Personalisierung in Domänen wie Sportwetten und Glücksspiel und was Best Practices dort ausmacht.
- Vollständiges Verständnis von Empfehlungsalgorithmen und deren Anwendungen.
- Berufserfahrung in Personalisierung und/oder prädiktivem CRM und Mikrosegmentierung.
- Erfahrung mit CI/CD Pipelines und Infrastructure as Code (IaC) Tools (Terraform, Bicep, etc.).
Wachstum & Weiterentwicklung
Diese Rolle ist Teil des Karrierepfads zum Senior Machine Learning Engineer. Während Sie wachsen, werden Sie Ihre Expertise in unserem Kern-ML-Stack vertiefen, die End-to-End-Verantwortung für größere Features übernehmen und das Team in der funktionsübergreifenden Planung mit MLOps und Software-Engineering vertreten.
Durch die Einreichung dieser Bewerbung erklären Sie sich damit einverstanden, dass Optimove Ihre personenbezogenen Daten gemäß den geltenden Datenschutzgesetzen, einschließlich der DSGVO, verarbeitet. Details finden Sie in unserer Datenschutzerklärung.
Arbeiten bei Optimove
Optimove bietet eine lebendige, menschenzentrierte Kultur, in der Innovation, Eigenverantwortung und kontinuierliches Lernen alles prägen, was wir tun. Unser britisches Team genießt ein modernes Büro mit einem hybriden Arbeitsmodell, einem täglichen Essensbudget vor Ort und einer voll ausgestatteten Küche sowie einer breiten Palette von gesellschaftlichen Veranstaltungen im Laufe des Jahres. Wir engagieren uns dafür, unsere Mitarbeiter in einer integrativen, unterstützenden Arbeitsumgebung wachsen zu lassen, die als eine der besten Arbeitsstätten für Technologie und Wohlbefinden im Vereinigten Königreich anerkannt ist.
Optimove ist ein Arbeitgeber, der Chancengleichheit fördert. Wir berücksichtigen alle qualifizierten Bewerber fair, unabhängig von Rasse, ethnischer Zugehörigkeit, Geschlecht, Alter, Religion, Behinderung, sexueller Orientierung oder anderen gesetzlich geschützten Merkmalen. Wenn Sie während des Einstellungsprozesses Anpassungen benötigen, lassen Sie es uns bitte wissen.
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