Lead Machine Learning Engineer bei Wiremind
Wiremind sucht einen erfahrenen Lead Machine Learning Engineer, der das ML-Team in Paris leitet. Die Position umfasst technische Führung, ML Ops Optimierung und die Weiterentwicklung von Vorhersagealgorithmen für Transport und Events.
Deine Rolle als Lead Machine Learning Engineer bei Wiremind
Als Lead ML Engineer übernimmst du eine zentrale Verantwortung für die Skalierung und Optimierung der Machine Learning Systeme bei Wiremind. Du wirst Teil eines hochmotivierten Teams, das sich auf Revenue Management und Kapazitätsoptimierung spezialisiert hat.
- Technische Führung — Du leitest das ML-Team, mentorst Junior-Mitglieder und sorgst für hohe Code-Qualität durch Code Reviews und Best Practices.
- ML Ops Verantwortung — Du gestaltest die Roadmap für Training, Deployment und Monitoring, um die Zuverlässigkeit der Produktionssysteme zu gewährleisten.
- Strategische Planung — Du verwandelst geschäftliche Anforderungen in konkrete technische Pläne und koordinierst die Zusammenarbeit mit Produkt- und Entwicklungsabteilungen.
Dein Fokus liegt darauf, autonome Abteilungen zu betreiben, die DevOps, Data Engineering und Data Science vereinen.
So gestaltet sich dein technischer Alltag im Data Science Team
Der Arbeitsalltag im Data Science Team von Wiremind ist geprägt von komplexen Optimierungsproblemen und modernster KI-Technologie. Du arbeitest eng mit Experten aus verschiedenen Disziplinen zusammen, um leistungsfähige Algorithmen zu entwickeln.
- Modellentwicklung — Du entwickelst ML-Modelle für die unbegrenzte Nachfrageprognose, z. B. mit Deep Learning und Boosted Trees auf historischen Zeitreihendaten.
- Optimierungsaufgaben — Du löst komplexe Probleme mit linearen Programmierungstechniken und überwachst neue Kundenimplementierungen bis zur Produktion.
- Plattformverbesserung — Du arbeitest an der internen Plattform, um Pipeline-Komponenten wiederverwendbar, robust und für das gesamte Team nutzbar zu machen.
Du nutzt einen pragmatischen Ansatz, der häufige Lieferungen von inkrementellen Verbesserungen priorisiert statt langer Forschungsprozesse.
Welche Qualifikationen und Erfahrungen du mitbringst
Wiremind sucht nach einem Kandidaten mit fundierter akademischer Ausbildung und langjähriger praktischer Erfahrung in der Data Science Welt. Die Rolle erfordert eine Kombination aus technischer Tiefe und Führungskompetenz.
- Ausbildung — Du besitzt einen Master-Abschluss in Data Science, Angewandter Mathematik oder Informatik.
- Erfahrung — Mindestens 5 Jahre Erfahrung in Data Science, ML Engineering oder ähnlichen Backend-Rollen sind zwingend erforderlich.
- Teamführung — Du hast bereits Erfahrung im Management von Teams und beim Mentoring von Kollegen gesammelt.
- Technisch — Du beherrschst den gesamten Lebenszyklus eines ML-Projekts und kennst ML Ops Konzepte wie Deployment und Reproduzierbarkeit.
Eine Erfahrung mit Zeitreihenmodellierung oder Preiselastizität wird als Vorteil gesehen.
Vorteile und Benefits für Mitarbeiter bei Wiremind
Wiremind bietet ein attraktives Arbeitsumfeld mit einem starken technischen DNA und einem Fokus auf Mitarbeiterentwicklung. Das Unternehmen ist profitabel und selbstfinanziert seit seiner Gründung.
- Arbeitskultur — Du profitierst von einer sorgenden und stimulierenden Umgebung mit monatlichen Afterworks und jährlichen Off-Site-Seminaren.
- Arbeitsort — Der Hauptsitz befindet sich in wunderschönen Büros mit 900 m² im Herzen von Paris (Bd Poissonnière).
- Weiterbildung — Es stehen Schulungen auf Anfrage und Möglichkeiten zur fachlichen Evolution zur Verfügung.
- Gesundheit & Familie — Du hast Zugang zu WellPass, einem Budget für IT-Geräte und Partnerschaften mit Kindertageseinrichtungen.
Die hybride Arbeitsweise ermöglicht dir zudem, gelegentlich von außerhalb Frankreichs zu arbeiten.
Deine Benefits im Überblick
Häufige Fragen zu dieser Stelle
Wie sieht das Remote-Modell bei Wiremind konkret aus?
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Wiremind verfolgt eine hybride Arbeitsweise. Das bedeutet, du kannst zwei Tage pro Woche remote von zu Hause aus arbeiten und hast die Möglichkeit, gelegentlich auch von außerhalb Frankreichs zu arbeiten. Die restlichen Tage findest du im Büro im Herzen von Paris.
Welche spezifischen ML-Technologien sind im Einsatz?
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Der technische Stack umfasst Python 3.11+, TensorFlow/Keras, LightGBM und XGBoost für die Modelle. Für die Orchestrierung wird Argo Workflows über Kubernetes genutzt, während Prometheus und Grafana für das Monitoring der Systeme sorgen.
Wie läuft der Bewerbungsprozess bei Wiremind ab?
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Der Prozess beginnt mit einem Screening-Interview mit der Talent Managerin, gefolgt von einem Interview mit dem Head of Data. Anschließend folgt ein technischer Test oder eine Case Study, die abschließend in einem persönlichen Gespräch im Büro besprochen wird.
Ist die Stelle für Junior-Entwickler geeignet?
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Nein, diese Position ist primär für Senior-Experten mit mindestens fünf Jahren Erfahrung in Data Science und ML Engineering konzipiert. Eine Führungserfahrung und die Fähigkeit, Teams zu leiten, sind wesentliche Anforderungen für diesen Lead-Rollen.