Lyft

Machine Learning Engineer, Lyft Business & Ads

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Über die Stelle

Bei Lyft wollen wir Menschen verbinden und ihnen dienen. Dies wollen wir erreichen, indem wir ein Arbeitsumfeld schaffen, in dem sich alle Teammitglieder zugehörig fühlen und die Möglichkeit haben, sich zu entfalten.

Machine Learning steht im Mittelpunkt der Produkte und Entscheidungsprozesse von Lyft. Machine Learning Engineers bei Lyft arbeiten in dynamischen Umgebungen und entwickeln schnell die besten Transportlösungen der Welt. Wir bewältigen eine breite Palette von Herausforderungen, von Preis- und Marktplatz-Frameworks, die Zuverlässigkeit und Wettbewerbsfähigkeit gewährleisten, über agentenbasierte KI-Plattformen, die analytische Arbeitsabläufe automatisieren, bis hin zu Verhaltenserkennungssystemen, die die Integrität unseres Netzwerks schützen. Wir agieren an der Schnittstelle von angewandtem ML und realem Geschäftseinfluss und liefern Modelle, die direkt Umsatz, Fahrerlebnis und Vertrauen der Partner beeinflussen.

Lyft Business entwickelt Produkte, die Organisationen dabei helfen, die wichtigsten Personen – Mitarbeiter, Kunden, Patienten und Gäste – einfach und effizient zu befördern. Unsere Angebote umfassen Business Travel, Lyft Pass und Concierge (für Fahrten im Gesundheitswesen und darüber hinaus), die es Unternehmen ermöglichen, Transporte im großen Maßstab über APIs, Integrationen (z. B. Concur, Expensify) und spezielle Tools zu verwalten. Diese Plattformen unterstützen wirkungsvolle B2B-Anwendungsfälle in den Bereichen Geschäftsreisen, Zugang zum Gesundheitswesen, Kundenerlebnis und Gemeinschaftsprogramme.

Wir suchen einen Machine Learning Engineer, der ML-Systeme für Lyft Business entwirft, entwickelt und implementiert. Dies ist eine Rolle mit großem Umfang: Sie werden nicht auf einen Problembereich beschränkt sein. Stattdessen werden Sie sich je nach Geschäftsentwicklung mit Preisalgorithmen, Betrugs- und Verhaltenserkennung, agentenbasierten KI-Systemen und neuen ML-Anwendungen befassen. Sie werden produktionsreifen Code schreiben, Modelle vom Prototyping bis zur Bereitstellung durchgängig verantworten und eng mit Data Scientists, Produktmanagern und Softwareentwicklern zusammenarbeiten, um komplexe Geschäftsprobleme in skalierbare ML-Lösungen zu übersetzen.

Diese Rolle ist ideal für jemanden, der technisch vielseitig ist, sich von Abwechslung angetrieben fühlt und möchte, dass seine Arbeit ein großes Geschäft direkt gestaltet.

Aufgaben

  1. Entwicklung und Bereitstellung von ML-Modellen für mehrere Problembereiche – einschließlich dynamischer Preisgestaltung, Marktplatzoptimierung, Betrugserkennung und Anomalie-/Verhaltenserkennung – in Produktionsumgebungen, die Millionen von Fahrten bedienen
  1. Aufbau und Weiterentwicklung von agentenbasierten KI-Systemen (z. B. LLM-gestützte Analyseagenten), die die Entscheidungsfindung automatisieren und den operativen Aufwand reduzieren
  1. Entwurf und Implementierung von Feature-Pipelines, Modelltrainings-Workflows und Serving-Infrastrukturen unter Verwendung der ML-Plattform von Lyft
  1. Zusammenarbeit mit Data Scientists der Teams Algorithms und Decisions, um Forschungs-Prototypen vom Proof-of-Concept zur Produktion im großen Maßstab zu bringen
  1. Bewertung der Leistung von ML-Systemen anhand von Business-KPIs, Durchführung von Experimenten und kontinuierliche Verbesserung von Modellen
  1. Identifizierung neuer Möglichkeiten, bei denen ML über die Lyft Business-Vertikalen (Healthcare, Lyft Pass, Business Travel) hinaus Wirkung erzielen kann, und Vorstellung von Lösungen
  1. Beitrag zu den Engineering-Standards des Teams – Codequalität, Beobachtbarkeit, Dokumentation und Testpraktiken

Erfahrung

  1. Erfahrung mit GenAI / LLM-Ökosystemen – Prompt Engineering, RAG, Agenten-Frameworks (z. B. LangChain, LangGraph) oder Fine-Tuning
  1. Kenntnisse von graphenbasierten ML-Methoden (Graph Neural Networks, Knowledge Graphs, Netzwerkanalyse)
  1. Erfahrung mit ML-Problemen in den Bereichen Preisgestaltung, Marktplatz oder Betrugsprävention
  1. Vertrautheit mit Cloud-ML-Diensten (AWS SageMaker, Bedrock) oder internen ML-Plattformen
  1. Nachweisliche Fähigkeit, ML-Projekte selbstständig zu identifizieren und zu definieren, anstatt nur vordefinierte Spezifikationen umzusetzen

Leistungen

  • Umfassende Kranken- und Zahnversicherungsoptionen sowie Lebens- und Invaliditätsversicherungen
  • Leistungen für psychische Gesundheit
  • Leistungen für den Aufbau einer Familie
  • Kinderbetreuungs- und Haustierleistungen
  • Zugang zu einem von Lyft finanzierten Health Care Savings Account
  • RRSP-Plan mit Unternehmenszuschuss zur Unterstützung Ihrer Zukunftsvorsorge
  • Zusätzlich zu den landesweiten Feiertagen haben festangestellte Teammitglieder Anspruch auf die flexible bezahlte Urlaubsregelung von Lyft. Die Regelung erlaubt es Teammitgliedern, nach Genehmigung durch den Vorgesetzten so viel Zeit frei zu nehmen, wie sie benötigen. Stundenweise beschäftigte Teammitglieder erhalten 15 Tage bezahlten Urlaub, mit einem zusätzlichen Tag für jedes Dienstjahr.
  • Lyft unterstützt stolz neue Eltern mit 18 Wochen bezahltem Urlaub, der als Aufstockungsplan zur Ergänzung der provinziellen Programme konzipiert ist. Biologische, Adoptiv- und Pflegeeltern sind alle berechtigt.
  • Subventionierte Pendlerleistungen und Lyft-Fahrgutschriften

Lyft setzt sich für die Schaffung einer integrativen Belegschaft ein, die Zugehörigkeit fördert. Lyft glaubt, dass jede Person ein Recht auf gleiche Beschäftigungschancen hat, ohne Diskriminierung aufgrund von Rasse, Herkunft, Herkunftsort, Hautfarbe, ethnischer Herkunft, Staatsbürgerschaft, Glaubensbekenntnis, Geschlecht, sexueller Orientierung, Geschlechtsidentität, Geschlechtsausdruck, Alter, Familienstand, Familienstatus, Behinderung, begnadigtem Strafregister oder einer anderen Grundlage, die durch geltendes Recht oder Unternehmenspolitik geschützt ist. Lyft strebt auch einen gesunden und sicheren Arbeitsplatz an und verbietet streng jede Form von Belästigung. Bei Bedarf werden im Einklang mit dem geltenden Recht während des Bewerbungs- und Einstellungsprozesses Unterkünfte für Menschen mit Behinderungen zur Verfügung gestellt. Bitte wenden Sie sich an Ihren Recruiter, wenn Sie eine solche Anfrage stellen möchten.

Lyft legt großen Wert darauf, dass Mitarbeiter im Büro arbeiten, um ein kollaboratives Arbeitsumfeld und eine Unternehmenskultur zu fördern. Diese Rolle wird in einem hybriden Zeitplan im Büro ausgeübt – Teammitglieder werden erwartet, mindestens 3 Tage pro Woche im Büro zu arbeiten, einschließlich montags, mittwochs und donnerstags. Lyft betrachtet die Arbeit im Büro an mindestens 3 Tagen pro Woche als wesentliche Funktion dieser hybriden Rolle. Ihr Recruiter kann Ihnen weitere Informationen über die verschiedenen Vorteile im Büro geben, die Lyft anbietet. Darüber hinaus haben hybride Rollen die Flexibilität, bis zu 4 Wochen pro Jahr von überall zu arbeiten.

#Hybrid

Die erwartete Gehaltsspanne für diese Position im Großraum Toronto beträgt CAD $118,800 - CAD $148,500, ohne potenzielle Aktienoptionen, Boni oder Zusatzleistungen. Gehaltsspannen hängen von einer Vielzahl von Faktoren ab, darunter Qualifikationen, Erfahrung und geografischer Standort. Ihr Recruiter kann Ihnen während des Einstellungsprozesses weitere Informationen über die Gehaltsspanne für Ihren Arbeitsort und andere Faktoren geben.

Lyft kann künstliche Intelligenz zur Überprüfung von Bewerbern einsetzen, jedoch treffen Lyft-Mitarbeiter die endgültigen Auswahl- und Einstellungsentscheidungen.

Diese Stelle füllt eine bestehende Vakanz.

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