TomTom

1.001 – 5.000 Mitarbeitende

Sponsor für H1B-Visum Beratung Logistik Reisen

TomTom entwickelt digitale Karten- und Navigationstechnologien für Autofahrer, Unternehmen, Entwickler und Organisationen des öffentlichen Sektors. Zum Angebot gehören Satellitennavigation, Verkehrsinformationen in Echtzeit, Routing-Lösungen, APIs und SDKs für Fahrzeugsysteme, Flottenmanagement, Logistik, Reisen und Anwendungen für autonomes Fahren. Wer sich für eine Karriere bei TomTom interessiert, findet möglicherweise Möglichkeiten in Teams, die standortbasierte Werkzeuge entwickeln, um Reisen und Transport besser zu informieren und effizienter zu gestalten.

Stellen im Unternehmen

Senior MLOps-Dateningenieur bei TomTom (Hybrid, Niederlande)

Leite die Azure- und Databricks-ML-Plattform für TomToms Navigationsprodukte. Entwickle zuverlässige Pipelines und Modellprozesse mit umfassender Beobachtbarkeit, Automatisierung, Sicherheit und Compliance.

vor 2 Wochen

Niederlande Hybrid Vollzeit Senior Erforderliche Sprache: Englisch Dateningenieur

Azure PySpark Python

Beschreibung

Verwalte den gesamten Lebenszyklus des maschinellen Lernens über Azure und Databricks hinweg
Entwickle und betreibe ML-Pipelines für Datenaufnahme, Feature Engineering, Training, Evaluierung, Bereitstellung, Überwachung und kontinuierliche Verbesserung
Schaffe einheitliche Praktiken für Experimente mit MLflow oder vergleichbaren Tools zur Nachverfolgung, Artefaktverwaltung, Modellregistrierung und Verwaltung von Lebenszyklusphasen
Automatisiere Databricks-Aufträge und Bereitstellungs-Workflows mit Databricks Workflows, GitHub Actions oder Azure DevOps
Etabliere die Beobachtbarkeit von Daten und Modellen hinsichtlich Aktualität, Vollständigkeit, Feature- und Modelldrift, Training-Serving-Schieflage sowie SLA-/SLO-Leistung
Sorge für angemessene Sicherheits- und Compliance-Kontrollen
Leite die Reaktion auf Vorfälle und die Nachbesprechungen für ML-Pipelines und die Infrastruktur zur Modellbereitstellung
Arbeite mit angewandten Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftlern zusammen, um robuste und zuverlässige Modelle zu betreiben

Anforderungen

Fortgeschrittene Kenntnisse in der Python-Softwareentwicklung einschließlich der Entwicklung von Tests
Grundlegendes Verständnis von maschinellem Lernen
Mindestens drei Jahre Erfahrung in Data Engineering oder MLOps
Sehr gute Kenntnisse in PySpark
Praktische Erfahrung mit Databricks und Delta Lake
Erfahrung in der Bereitstellung von Daten- und ML-CI/CD mit Git, Pull-Request-Workflows, automatisierten Tests und festgelegten Umgebungen
Praktische Kenntnisse in Azure
Erfahrung beim Erstellen von Überwachungssystemen und Dashboards
Klare Kommunikationsfähigkeiten und eine operative Denkweise mit Fokus auf SLA-/SLO-Verantwortung

Zusatzleistungen

Wettbewerbsfähiges Vergütungspaket
Budget für persönliche Weiterentwicklung
Bezahlte Freistellung für Lerntage
Vom Unternehmen bezahlter Zugang zu O’Reilly und LinkedIn Learning
Erweiterte Elternzeit
Bezahlte Freistellung zur Betreuung nahestehender Personen
Bezahlte Freistellung für ehrenamtliches Engagement in lokalen Gemeinschaften
Flexible hybride Arbeit im Büro und von zu Hause
Budget für die Ausstattung des Homeoffice
Monatlicher Zuschuss für das Homeoffice
Möglichkeit, jedes Jahr eine festgelegte Anzahl von Tagen vom Heimatland und aus dem Ausland zu arbeiten
Wettbewerbsfähige Urlaubsregelung
Zusätzlicher freier Tag zum Geburtstag
Jährliche Hackathon- und DevDays-Veranstaltungen
Inklusive globale Kultur mit Zusammenarbeit in einer vielfältigen Gemeinschaft
Zusätzliche lokale Leistungen, die auf den Arbeitsort zugeschnitten sind

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