Leitender ML-Ingenieur

Wer wir sind

Yubo ist die Social Discovery-App, mit der Sie neue Freunde finden und online Zeit verbringen können. Indem wir „Likes“ und „Follows“ eliminieren, ermöglichen wir unseren Nutzern, echte Verbindungen aufzubauen und sich als ihr wahres Selbst zu zeigen.

Wir haben eine neue Möglichkeit für die Generation Z entwickelt, online Kontakte zu knüpfen, und mit Millionen aktiver Benutzer ist es unser Ziel, die Art und Weise, wie wir heute und morgen miteinander in Kontakt treten, neu zu definieren.

Unser Team ist international, multikulturell und seiner Mission zutiefst verpflichtet. Als führende Plattform für Online-Kontakte haben wir eine besondere Verantwortung, einen sicheren digitalen Raum für unsere Community zu schaffen. Sicherheit ist in unserer DNA verankert und unser proaktiver Ansatz konzentriert sich auf Benutzerschutz, Support und Aufklärung.

Begleiten Sie uns auf dieser spannenden Reise und helfen Sie uns, die Zukunft sozialer Interaktionen zu gestalten!
Über diese Rolle
Während Yubo weiter wächst, wird maschinelles Lernen zu einer zentralen Produktionsebene, die wichtige Systeme in den Bereichen Sicherheit, Empfehlungen und Produktoptimierung unterstützt.
Was diese Rolle einzigartig macht, ist sowohl der Umfang und die Vielfalt unserer Daten als auch der Reifegrad, den wir erreichen wollen.
Wir verarbeiten riesige Mengen an Bildern, Texten und Benutzerinteraktionen in Echtzeit für Millionen von Benutzern weltweit und schaffen so eine Vielzahl wirkungsvoller ML-Herausforderungen, darunter:

• Inhaltsmoderation (Bild, Text, Verhalten)

• Empfehlungssysteme und Optimierung der Benutzereinbindung

• Verhaltenserkennung und Vertrauens- und Sicherheitsmodelle

• Neue Anwendungsfälle wie dynamische Preisgestaltung und Wachstumsoptimierung

Gleichzeitig entwickelt sich unser aktueller ML-Stack weiter.
Legacy-Modelle sind nicht vollständig in Pipelines integriert, das Lebenszyklusmanagement bleibt inkonsistent und unser Ansatz ähnelt manchmal „Entwickeln, Bereitstellen und Vergessen“.
Mit der Ausweitung der ML-Nutzung im gesamten Unternehmen führt dies zu einer zunehmenden Komplexität und Abhängigkeit von zuverlässigen, gut strukturierten Systemen.
Es gibt immer noch ein riesiges ungenutztes Potenzial, da viele ML-Anwendungsfälle noch entworfen, getestet und skaliert werden müssen. Um dieses Potenzial zu erschließen, muss jedoch ein robusteres und skalierbareres ML-Betriebsmodell erstellt werden.
Wir suchen daher einen Senior ML Engineer zur Verstärkung unseres Platform Engineering-Teams, der direkt an Mikael (Head of Platform Engineering) berichtet.
Sie spielen eine Schlüsselrolle bei der Umsetzung von ML-Initiativen im gesamten Unternehmen und helfen dabei, vielversprechende Ideen in zuverlässige Produktionssysteme umzusetzen. Sie arbeiten an allem von der Modellentwicklung und dem Experimentieren bis hin zur Bereitstellung, Überwachung und kontinuierlichen Verbesserung und tragen gleichzeitig zur Weiterentwicklung unserer ML-Plattform und unserer Engineering-Praktiken bei

Ihre Verantwortung

ML-Systeme und -Bereitstellung

• Bereitstellung von End-to-End-ML-Anwendungsfällen (Empfehlungssysteme, Sicherheitsalgorithmen, Moderationsmodelle usw.).

• Gegebenenfalls ML-Modelle entwerfen, trainieren, bewerten und einsetzen.

• Liefergeschwindigkeit mit Robustheit und Zuverlässigkeit in Einklang bringen.

ML-Lebenszyklus und Zuverlässigkeit

• Verbesserungen im gesamten ML-Lebenszyklus vorantreiben (Schulung, Bereitstellung, Überwachung, Iteration).

• Legen Sie KPIs und Überwachungsstandards fest, um die Modellleistung im Laufe der Zeit zu verfolgen.

• Sorgen Sie für eine kontinuierliche Abstimmung mit den Produkt- und Sicherheitszielen.

• Helfen Sie dabei, die Zuverlässigkeit und Beobachtbarkeit von Produktions-ML-Systemen zu verbessern.

Plattform & Standardisierung

• Tragen Sie zur Weiterentwicklung unserer ML-Plattform durch Tools, Workflows und wiederverwendbare Komponenten bei.

• Helfen Sie dabei, skalierbare ML-Engineering-Praktiken teamübergreifend zu etablieren und zu fördern.

• Tragen Sie bei Bedarf zur Verbesserung der Self-Service-ML-Funktionen bei.

Legacy- und erweiterte Anwendungsfälle

• Übernehmen Sie die Verantwortung für Legacy-Modelle und richten Sie sie an den aktuellen Geschäftsanforderungen neu aus.

• Verbessern, umschulen und in moderne Pipelines integrieren.

• Tragen Sie zu Best Practices rund um die LLM-Nutzung in Moderation, Empfehlung und anderen Produktbereichen bei.

• Erkunden und implementieren Sie gegebenenfalls fortgeschrittene ML-Ansätze.

Funktionsübergreifende Zusammenarbeit

• Arbeiten Sie mit Data Engineering-, MLOps-, Backend-Plattform- und Produktteams zusammen.

• Als Brücke zwischen ML, Plattform und Geschäftsinteressenten fungieren.

• Übernehmen Sie technische Führung bei ML-Initiativen und helfen Sie bei der Verbesserung der technischen Praktiken in allen Teams.

• Teilen Sie Wissen und tragen Sie dazu bei, die allgemeine ML-Reife der Organisation zu steigern.

Unsere technische Umgebung / ML-Umfang

• ML-Frameworks: PyTorch

• Sprachen: Python (Datenstapel)

• Kernthemen: Neuronale Netze, LLMs, Datenerfassung

• Anwendungsfälle: Empfehlungssysteme, Sicherheitsalgorithmen, Moderation

• Ökosystem: Datentechnik, MLOps-Pipelines, Backend-Plattform

Wer du bist

• Sie verfügen über mehr als 5 Jahre Erfahrung im Bereich ML/Daten, einschließlich der Arbeit an großen Datensätzen (Datensätze mit Hunderten von Gigabyte).

• Sie verfügen über ausgeprägte Kenntnisse in modernen ML-Frameworks (TensorFlow oder PyTorch oder JAX).

• Sie beherrschen Python (Datenökosystem) sehr gut.

• Sie verfügen über fundierte Kenntnisse neuronaler Netze und praktische Erfahrung mit LLM-basierten Systemen.

• Sie verstehen ML-Systeme durchgängig (Daten → Schulung → Bereitstellung → Überwachung).

• Sie verfügen über umfassende Erfahrung mit ML-Produktionssystemen, nicht nur mit der Forschung.

• Sie zeigen ein ausgeprägtes Produktgespür und können Modelle an den Geschäftsanforderungen ausrichten.

• Sie sind pragmatisch und wirkungsorientiert und halten das Experimentieren mit der Umsetzung in Einklang.

• Sie sind in der Lage, komplexe ML-Themen klar zu erklären (starke Pädagogik).

• Sie können mit Mehrdeutigkeiten gut umgehen und komplexe Probleme strukturieren.

• Sie sind in der Lage, technische Entscheidungen voranzutreiben und Stakeholder durch Fachwissen und Zusammenarbeit zu beeinflussen.

In Ihren ersten 6 Monaten werden Sie das tun

• Stellen Sie einen End-to-End-ML-Anwendungsfall bereit, um Auswirkungen und Ausführung zu validieren.

• Prüfen und verbessern Sie das Lebenszyklusmanagement vorhandener ML-Modelle.

• Refaktorieren und trainieren Sie mindestens ein älteres Sicherheitsmodell neu.

• Erstellen Sie wiederverwendbare ML-Komponenten, die die Entwicklungseffizienz teamübergreifend verbessern.

• Verbessern Sie die Überwachung und Beobachtbarkeit von Produktions-ML-Systemen.

• Tragen Sie zur Weiterentwicklung unserer ML-Plattform und unserer Engineering-Praktiken bei.…

Quelle: Arbeitnow (https://www.arbeitnow.fr/jobs/companies/yubo/senior-ml-engineer-paris-101523)