Senior Machine Learning Engineer

Über PPRO

Bei PPRO ist es unsere Mission, den Zugang zu lokalen Zahlungsmethoden zu vereinfachen. Unsere Vision ist es, den Verkauf von Waren und Dienstleistungen weltweit zu ermöglichen, indem wir Kunden ihre bevorzugte Zahlungsmethode anbieten. Wir unterstützen Partner wie Ant Group, PayPal und Stripe dabei, neue Märkte zu erschließen, Kunden zu gewinnen und ihr Wachstum zu beschleunigen.

Unsere Stärke liegt in unserem vielfältigen, globalen Team mit 50 Nationalitäten an 10 internationalen Standorten. Wir arbeiten nach unseren internen Leitsätzen: #chooseaction, #beopen, #thinkcustomer, #gofurther und #wintogether.

Die Aufgabe

Als Machine Learning Engineer im Performance Powerhouse-Team von PPRO übernehmen Sie die Verantwortung für die Entwicklung und Bereitstellung intelligenter Systeme, um Transaktionsgenehmigungsraten zu maximieren und Fehlablehnungen zu minimieren.

Sie arbeiten eng mit Produktmanagern, Datenanalysten und Core Payments Engineers zusammen, um prädiktive Echtzeitmodelle zu entwickeln, die Transaktionen dynamisch routen, Wiederholungsstrategien optimieren und sich an das Verhalten von Emittenten weltweit anpassen.

Diese Rolle richtet sich an erfahrene ML-Praktiker, die die Brücke zwischen Data Science und Software Engineering schlagen können.

Ihre Aufgaben

• Entwicklung und Bereitstellung von ML-Modellen: Aufbau, Training und Deployment robuster Modelle für die Optimierung von Kartenautorisierungen, dynamisches Routing und intelligente Wiederholungsversuche.
• Echtzeit-Inferenz-Engineering: Design und Wartung von Inferenz-Pipelines mit geringer Latenz, die Live-Zahlungstransaktionen innerhalb strenger Millisekunden-SLAs bewerten.
• Feature Engineering & MLOps: Zusammenarbeit mit Datenteams zum Aufbau skalierbarer Feature-Stores, Sicherstellung der Datenqualität und Automatisierung von Trainings-/Deployment-Pipelines (CI/CD für ML).
• Experimente & Shadow Testing: Durchführung von A/B-Tests und Shadow-Deployment-Strategien, um die Auswirkungen Ihrer Modelle auf Live-Traffic und Umsatz zu messen.
• Modellüberwachung: Definition und Überwachung wichtiger Leistungskennzahlen zur Erkennung von Daten-Drift, Modellverschlechterung und Anomalien in Produktionsumgebungen.

Was wir suchen

• Beherrschung von klassischem ML & Deep Learning: Praktische Expertise in der Entwicklung und Abstimmung von hochperformanten klassischen ML-Modellen (z. B. XGBoost, LightGBM, Random Forests) sowie Erfahrung mit Deep Learning.
• Bewertung von Trade-offs: Fähigkeit, das Gleichgewicht zwischen Modellkomplexität und Inferenzlatenz zu bewerten sowie Erfahrung mit Kalibrierungskurven, kostenintensivem Lernen und Precision-Recall-Trade-offs.
• Software Engineering & Python: Best Practices im Software Engineering, Python-Beherrschung und Erfahrung mit Standard-ML/Daten-Bibliotheken (Scikit-Learn, Pandas, Numpy) mit Fokus auf skalierbarem, produktionsreifem Code.
• Echtzeit-Systeme: Nachgewiesene Fähigkeit, ML-Modelle zu bauen und bereitzustellen, die unter strengen Latenz- und Durchsatzanforderungen arbeiten.
• MLOps-Kenntnisse: Erfahrung mit dem Transfer von Modellen aus Notebooks in die Produktion (MLflow, Docker, Kubernetes, CI/CD).
• SQL-Kenntnisse: Fähigkeit, komplexe Abfragen zu schreiben und große Transaktionsdatensätze für die Feature-Extraktion zu verarbeiten.
• Zahlungsverkehr-Know-how (Wünschenswert): Verständnis des Karten-Zahlungslebenszyklus, Autorisierungsprozesse, 3D Secure und Netzwerkregeln (Visa, Mastercard).
• Cloud-Infrastruktur: Erfahrung mit dem Deployment und Management von ML-Systemen auf AWS oder ähnlichen Plattformen (Infrastructure as Code).

Was wir bieten

• Hybrides Arbeiten: 3 Tage pro Woche im Büro, ergänzt durch eine Work-from-abroad-Richtlinie (bis zu 30 Tage pro Jahr).
• Lernen & Entwicklung: 1.000 € jährliches Budget für Ihre berufliche Weiterentwicklung.
• Versicherungen: Umfassende Absicherung inklusive Unfall-, Invaliditäts-, Direkt- (bAV) und Reiseversicherung.
• Familienfreundlichkeit: Erweiterte Familienurlaubsregelungen.
• Fitness & Wohlbefinden: Zuschüsse zur Mitgliedschaft im Fitnessstudio und Zugang zu einer Mental-Health-Plattform.
• Büro: Modernes Büro in München (St.-Martin-Straße) mit hervorragender Ausstattung und haustierfreundlicher Atmosphäre.

Unsere Prinzipien

• Wir erledigen Dinge: Wir sind mutig, übernehmen Verantwortung und treffen Entscheidungen.
• Wir handeln mit Vertrauen und Integrität: Wir hören zu, fordern respektvoll heraus und schätzen diverse Perspektiven.
• Wir stellen den Kunden in den Mittelpunkt: Wir sind fokussiert auf herausragende Ergebnisse für unsere Kunden.
• Wir verbessern Dinge: Wir erkunden mutig neue Ideen und streben nach kontinuierlicher Verbesserung.
• Wir arbeiten als Team: Wir arbeiten eng zusammen und schätzen den Teamerfolg über individuelle Leistungen.