О роли
Сегодня в производстве четыре модели. Пятнадцать-двадцать к середине 2027 года. Общая конвейерная линия, которая приведёт их туда, должна выдержать — и вы отвечаете за всё после передачи: упаковку, развертывание, обнаружение дрейфа и решение о том, готова ли модель к работе.
Местоположение: Центральный Берлин — вы работаете из нашего офиса, гибридный режим: 3 дня в офисе и 2 дня удалённо.
О нас
CarOnSale — это платформа на базе ИИ для B2B торговли подержанными автомобилями в Европе. Более 40 000 покупателей из более чем 20 стран торгуют на нашей платформе — и 85% ассортимента эксклюзивны для нас. Мы объединяем программное обеспечение, ценовую аналитику, логистику и финансирование в одном слое — как операционную систему для всей отрасли.
Одна платформа. Один движок прибыли.
Платформа, на которой вы строите
Наше машинное обучение работает на одной общей, центральной платформе — а не на отдельном конвейере для каждой модели. Пять канонических этапов: извлечение данных, валидация, трансформация, обучение и оценка. Хранилище данных Snowflake питает управляемое хранилище признаков SageMaker, а модели выходят в производство через управляемые CI/CD каналы продвижения на инфраструктуре AWS, управляемой Terraform. Ваша задача — строить внутри этой системы и делать её сильнее, чтобы следующая модель стоила меньше в доставке, чем предыдущая.
Ваши обязанности
•Вы отвечаете за модели от момента передачи до производства: упаковка, развертывание, мониторинг и решение о готовности модели к работе
•Вы поддерживаете надёжность производственных моделей — обнаружение дрейфа, мониторинг производительности, оповещения и реагирование на инциденты при изменениях
•Вы отвечаете за путь обслуживания и вывода предсказаний: артефакты обученного конвейера, точки входа для вывода, мониторинговые хуки и соответствие хранилища признаков
•Вы проверяете дизайн модели и методологию оценки до выпуска, выявляете утечку данных, ошибки с обратным окном и слабую оценку во время разработки, пока их ещё дешево исправлять
•Вы расширяете общую платформу, чтобы она оставалась полезной для каждой модели, без утечки проектно-специфической логики в общий код
•Вы устанавливаете инженерные стандарты, на которых работает платформа при масштабировании по всей организации
Что вы приносите
•Более 4 лет опыта в инженерии машинного обучения в производстве с реальной ответственностью за модели после передачи — не только их обучение
•Сильные навыки Python: типизированный, протестированный, промышленного уровня код, а также вы проверяете работу других
•Достаточная глубина знаний в машинном обучении, чтобы оспаривать конвейер по постановке задачи, инженерии признаков, выбору модели и методологии оценки
•Практический опыт работы с управляемой ML-платформой — SageMaker, Vertex AI, Databricks или Azure ML — а также с хранилищами признаков, CI/CD для машинного обучения, AWS и Terraform
•Рабочий стиль, ориентированный на ИИ: вы активно используете инструменты вроде Claude, ChatGPT или Copilot в повседневной работе
•Английский на уровне C1, письменный и устный. Немецкий не обязателен — мы работаем на английском
Желательно
•Snowflake и dbt — вы сможете освоить их у нас
•Опыт наставничества коллег или проверки их работы
•Комфортно работать в условиях, когда ответ ещё не определён
Что ожидать от нас
•Гибридный режим работы: 3 дня в офисе, 2 дня удалённо — плюс 25 дней в году "Работа из любой точки"
•28 дней ежегодного отпуска
•2× ежегодные беседы о карьере и развитии
•Корпоративная пенсия с 20% взносом работодателя
•Полностью оплаченный Deutschlandticket (общественный транспорт)
•Абонемент FitX или субсидия Urban Sports Club
•Виртуальные опционы на акции — участие в успехе компании
•Современная IT-инфраструктура для вашей повседневной работы
•Структурированное введение в должность с программой наставничества и социальными мероприятиями
•Реальная поддержка разнообразия: активная женская сеть, комната для медитации и молитвы
Подайте заявку сейчас — достаточно вашего резюме.
