Alemania
Solaris
HelloFresh
Ingeniero Senior Staff de Machine Learning, Personalización de Menús (h,m,x)
Alemania
Berlin, Germany
PythonKubernetesGo
Traducción automática. Consulta el original.
Sobre HelloFresh
En HelloFresh, queremos cambiar para siempre la forma en que la gente come, ofreciendo a nuestros clientes comida y recetas de alta calidad para diferentes ocasiones. Incluso después de celebrar nuestro 10 aniversario, seguimos viendo cómo esta misión se extiende por todo el mundo y más allá de nuestros sueños más salvajes. Ahora, somos un grupo global de soluciones alimentarias y la empresa líder mundial en kits de comida, activa en 18 países de 3 continentes. Entonces, ¿cómo lo logramos? Nuestras cajas semanales llenas de recetas emocionantes e ingredientes frescos han florecido hasta convertirse en una comunidad de clientes que buscan opciones deliciosas, saludables y sostenibles. El Grupo HelloFresh incluye ahora nuestra marca principal, HelloFresh, así como: Green Chef, EveryPlate, Chefs Plate, Factor_, YouFoodz, The Pets Table y GoodChop.
Sobre el Equipo
El equipo de Personalización de Menús decide qué ven millones de clientes cuando abren HelloFresh cada semana. El equipo es propietario de los sistemas de recomendación que emparejan a los clientes con recetas en nuestros mercados globales, y reúne a Científicos de Datos, Ingenieros de Backend, Ingenieros de Datos, Ingenieros de ML y Producto para llevar las ideas del experimento a la producción. El trabajo moldea directamente la experiencia del cliente y el crecimiento del negocio: cuando la personalización mejora, los clientes encuentran recetas que les encantan más rápido, y HelloFresh se convierte en un hábito semanal más fuerte.
En HelloFresh nos estamos alejando de un modelo en el que los desarrolladores de software solo ejecutan tareas hacia uno en el que los ingenieros confían en la propiedad de los problemas de los clientes. Tomas un problema, formas un punto de vista, lo validas con clientes y datos, y lo envías utilizando la IA como multiplicador de fuerza.
Sobre el Puesto
Buscamos un líder técnico para los sistemas de ML de Personalización de Menús, alguien que sea propietario de la pila de recomendación que se ejecuta en producción. Establecerás la dirección de cómo diseñamos, construimos y operamos los sistemas de ML detrás de la personalización de menús, manteniéndote práctico en las canalizaciones de características, flujos de trabajo de entrenamiento, servicio de modelos, herramientas de experimentación y la infraestructura subyacente. Las decisiones que tomes aquí darán forma a la plataforma durante años, no trimestres, y se espera que tengas un punto de vista sobre hacia dónde debe ir la personalización en HelloFresh y que lo respaldes con datos y evidencia de usuario. Te asociarás con Científicos de Datos para llevar modelos de cuadernos a producción, con Ingenieros de Datos en características y canalizaciones, con Ingenieros de Backend en rutas de inferencia en línea, y con Producto sobre qué construir a continuación. Tu influencia se extenderá mucho más allá de la Personalización de Menús: a través de los estándares que establezcas, las decisiones arquitectónicas que tomes, los ingenieros que cultives a tu alrededor y las iniciativas en toda la empresa que impulses para avanzar en la artesanía de ML e ingeniería de datos en HelloFresh.
Qué harás
- Establecer la dirección técnica de los sistemas de ML para la personalización de menús, siendo propietario de la pila de extremo a extremo: canalizaciones de características, flujos de trabajo de entrenamiento, servicio de modelos, herramientas de experimentación e infraestructura.
- Llevar la investigación y los experimentos a sistemas de producción fiables, asociándose con Científicos de Datos en servicios que cumplan los requisitos reales de latencia, escalabilidad y observabilidad.
- Dar forma a la hoja de ruta de personalización con el liderazgo de Producto e Ingeniería, respaldando tu punto de vista con datos y evidencia de usuario.
- Operar lo que construyes, instrumentando y mejorando tus sistemas en producción porque el envío es el comienzo del ciclo de aprendizaje, no el final.
- Elevar el nivel técnico en todo el equipo a través de revisiones de arquitectura, mentoría y el ejemplo que establezcas en la artesanía de ML de producción.
- Dar forma a la arquitectura a largo plazo y tomar decisiones de plataforma cuyos beneficios se desarrollen durante años en lugar de trimestres.
- Impulsar la excelencia en ingeniería más allá de la Personalización de Menús estableciendo estándares que otros equipos de ML y datos adopten.
- Sincronizar con colegas de toda HelloFresh sobre las mejores prácticas y contribuir a iniciativas de ingeniería en toda la empresa que impulsen la artesanía de ML y datos en general.
Requisitos mínimos
Qué aportarás
- 8+ años construyendo y operando sistemas de ML de producción, con un historial de liderazgo técnico a escala.
- Decisiones arquitectónicas en tu pasado que se mantuvieron durante varios años e influyeron en equipos más allá del tuyo.
- Fluidez en nuestra pila de datos y ML (Python, Spark) y nuestra pila de backend y plataforma (Go, Kafka, Kubernetes), con experiencia práctica en canalizaciones, servicio de modelos y observabilidad a escala.
- Conocimientos estadísticos para diseñar experimentos honestos y el criterio para saber cuándo un modelo es realmente mejor frente a cuándo las métricas te están mintiendo.
- Criterio operativo para diagnosticar el mal comportamiento del sistema, encontrar las causas raíz y enviar sistemas que puedas depurar bajo carga real.
- Experiencia práctica con herramientas de IA (Claude Code, Cursor, Copilot) más allá de la experimentación casual; utilizas agentes de IA todos los días y tienes una idea práctica de cómo el contexto que proporcionas da forma a la calidad de la salida.
- Visión de producto: opinión formada sobre lo que se debe construir y por qué, con la capacidad de respaldarlo con evidencia y traducirlo en valor comercial.
- Una tendencia a enviar; asumes la propiedad total y terminas el último veinte por ciento.
- La experiencia en producción con sistemas de recomendación o personalización a gran escala es una gran ventaja.
Vamos al grano, esto es lo que te encantará aquí
- Da forma al futuro de la alimentación: Juega un papel clave en la transformación de cómo comen millones de personas a medida que crecemos hasta convertirnos en una empresa global de soluciones alimentarias.
- Impulsa el cambio transformacional: Tus decisiones tendrán un impacto directo e inmediato, ayudando a dar forma a la estrategia, escalar equipos y redefinir el liderazgo en un negocio en rápida evolución.
- Construye una marca global: Crea conexiones más profundas y sostenibles con nuestros clientes, poniéndolos en el centro de cada decisión.
- Benefíciate de la creación de riqueza a largo plazo: Tu compensación está fuertemente ponderada hacia la equidad, alineando directamente tu éxito personal con el futuro de la empresa a través de nuestros planes de Opciones Virtuales sobre Acciones (VSO) y Unidades de Acciones Restringidas (RSU).
- Prospera en un entorno de alto rendimiento: Trabaja con compañeros ambiciosos e intelectualmente curiosos a escala global, disfrutando de un entorno construido para el empoderamiento y la velocidad.
- Disfruta de un descuento en kits de comida de HelloFresh, entregados directamente en tu puerta.
Enfoque Híbrido Flexible
En HelloFresh, sabemos que los arreglos de trabajo flexibles son esenciales para permitirte hacer tu mejor trabajo, mientras equilibras tus necesidades personales y de vida. Ofrecer flexibilidad de trabajo remoto, junto con la oportunidad de interactuar y colaborar en la oficina, son parte de la creación de una gran experiencia para el empleado.
Para satisfacer estas necesidades, nos complace ofrecer Trabajo Híbrido Flexible. El Híbrido Flexible es un enfoque centrado en las personas que se basa en la elección, la confianza, la personalización y empodera a los equipos para elegir cuándo y con qué frecuencia trabajan desde la oficina y desde casa, además de los días de equipo y los días de empresa. Esto significa un mínimo de 2 días en la oficina por semana, y la mayoría de los equipos trabajan entre 2-3 días a la semana.
Más oportunidades con un solo perfil
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