Senior Staff Machine Learning mérnök, Menü-perszonalizáció (m/f/x)

Stack

Feladatok

• ▹A menü-perszonalizáció mögötti ML-rendszerek technikai irányának meghatározása, a teljes stack tulajdonlása: feature-pipeline-ok, tanítási workflow-k, modellkiszolgálás, kísérletezési eszközök és infrastruktúra.
• ▹Kutatások és kísérletek megbízható éles rendszerré alakítása, amelyek megfelelnek a valós latency-, skálázhatósági és megfigyelhetőségi követelményeknek, a Data Scientistekkel együttműködve.
• ▹A perszonalizációs roadmap alakítása a termék- és mérnöki vezetéssel közösen, adatokkal és felhasználói bizonyítékokkal alátámasztva.
• ▹Az általad épített rendszerek üzemeltetése, műszerezése és fejlesztése éles környezetben, a tanulási ciklus részeként.
• ▹A technikai szint emelése architektúra-review-kon, mentoráláson és a produkciós ML-szakértelem példamutató gyakorlásán keresztül.
• ▹Hosszú távú architektúra alakítása és olyan platformdöntések meghozatala, amelyek megtérülése évek alatt jelentkezik.
• ▹A mérnöki kiválóság előmozdítása a Menü-perszonalizáción túl, olyan sztenderdek felállításával, amelyeket más ML- és adatcsapatok is átvesznek.
• ▹Egyeztetés a HelloFresh más csapataival a legjobb gyakorlatokról, és hozzájárulás a céges szintű mérnöki kezdeményezésekhez.

Elvárások

• ▹Legalább 8 év tapasztalat éles ML-rendszerek építésében és üzemeltetésében, igazolt technikai vezetői múlttal nagy léptékben.
• ▹Korábbi architekturális döntések, amelyek több éven át helytálltak, és a saját csapatodon túl is hatással voltak.
• ▹Otthonosság az adat- és ML-stackben (Python, Spark), valamint a backend- és platform-stackben (Go, Kafka, Kubernetes), gyakorlati tapasztalattal pipeline-okban, modellkiszolgálásban és megfigyelhetőségben nagy léptékben.
• ▹Statisztikai jártasság őszinte kísérletek tervezéséhez, és ítélőképesség annak megítéléséhez, mikor jobb valóban egy modell, és mikor félrevezetnek a metrikák.
• ▹Operatív ítélőképesség rendszerhibák diagnosztizálásához, gyökérokok feltárásához, és valós terhelés alatt is debug-olható rendszerek szállításához.
• ▹Gyakorlati tapasztalat AI-eszközökkel (Claude Code, Cursor, Copilot) az alkalmi kísérletezésen túl, napi szintű AI-ügynökhasználattal.
• ▹Termékérzék: határozott vélemény arról, mit érdemes építeni és miért, bizonyítékokkal alátámasztva és üzleti értékre lefordítva.
• ▹Szállításközpontú hozzáállás, teljes felelősségvállalással és az utolsó húsz százalék befejezésével.

Előny

• ▹Éles tapasztalat ajánlórendszerekkel vagy nagy léptékű perszonalizációval.

Soft skillek

Amit kínálunk

• ▹Erősen részvény-központú javadalmazás a Virtual Stock Option (VSO) és Restricted Stock Unit (RSU) programokon keresztül.
• ▹Kedvezmény a házhoz szállított HelloFresh ételcsomagokra.
• ▹Rugalmas hibrid munkavégzési modell (heti minimum 2 iroda-nap, a legtöbb csapatnál 2-3 nap).
• ▹Nagy teljesítményű környezet ambiciózus, intellektuálisan kíváncsi, globális kollégákkal.
• ▹Lehetőség a stratégia alakítására, csapatok skálázására és a vezetés újradefiniálására egy gyorsan fejlődő üzletben.

A munkáltatóról

A HelloFresh globális élelmiszer-megoldásokat kínáló csoport és a világ vezető ételcsomag-vállalata, amely 18 országban, 3 kontinensen működik. Márkacsaládjába tartozik a HelloFresh, a Green Chef, az EveryPlate, a Chefs Plate, a Factor_, a YouFoodz, a The Pets Table és a GoodChop. A Menü-perszonalizáció csapata felel az ajánlórendszerekért, amelyek a globális piacokon összekötik az ügyfeleket a receptekkel.