In één oogopslag
- Taken: Bouw en beheer schaalbare ML-inferentiesystemen en optimaliseer prestaties.
- Bedrijf: Booking.com, waar technologie en innovatie centraal staan.
- Voordelen: Flexibele werkregelingen, jaarlijkse betaalde tijd vrij en geweldige productkortingen.
- Overige informatie: Dynamische omgeving met mogelijkheden voor professionele groei en samenwerking.
- Waarom deze baan: Werk aan spannende projecten die de wereld toegankelijker maken voor iedereen.
- Kwalificaties: Ervaring met ML-modellen en sterke backend engineering vaardigheden vereist.
Het verwachte salaris ligt tussen 50850 - 62150 € per jaar.
Описание: At Booking. com, data drives our decisions.
Technology is at our core.
And innovation is everywhere.
But our company is more than datasets, lines of code or A/B tests.
We're the thrill of the first night in a new place.
The excitement of the next morning.
The friends you encounter.
The journeys you take.
The sights you see.
And the memories you make.
Through our products, partners and people, we make it easier for everyone to experience the world.
Задачи: Architect, build, and operate scalable, low-latency distributed ML inference services and prediction systems across online, async, and batch workloads.
Manage production model deployments, model versioning, feature access, shadow/canary testing, and rollbacks.
Optimize compute utilization (CPU, GPU, memory) and lead capacity planning to minimize operational costs.
Operate multi-cloud and on-premise Kubernetes workloads with automated scaling, CI/CD, and Ia C practices.
Implement end-to-end telemetry (metrics, logs, traces, alerts), maintain SLIs/SLOs, and participate in on-call response to drive service resilience.
Partner with ML Scientists and Engineers to productionize models, improve developer experience, and mentor junior team members.
Требования: Experience deploying and operating ML models in production across backend, infrastructure, or SRE domains.
Proficiency in Java, Scala, JVM languages, or Python with strong backend engineering skills.
Proven background designing distributed systems (microservices, RPC, queues, streaming, caching, batch).
Solid grasp of concurrency, resource management, and server-side profiling.
Hands-on experience managing containerized Kubernetes workloads in production.
Experience with cloud/hybrid infrastructure, core platform capabilities, Ia C, and CI/CD.
Observability experience using SLIs, SLOs, metrics, logs, dashboards, and alerts.
Understanding of ML serving (real-time/batch inference, versioning, feature retrieval, monitoring).
Familiarity with on-call, incident response, postmortems, and runbooks.
Pragmatic, customer-focused mindset for designing reusable platform capabilities and communicating technical trade-offs.
Strong cross-team collaboration and English communication skills.
Будет плюсом: Experience with ML serving platforms, runtimes (Triton, ONNX Runtime, TF Serving, Torch Serve), or gateways;
Будет плюсом: Background in JVM tuning, low-latency systems, GPU scheduling, or SRE/platform engineering;
Будет плюсом: Familiarity with multi-cloud/hybrid scale, Spark/Kafka/Flink, Terraform, drift monitoring, or Gen AI/LLMs
Условия: Annual paid time off and generous paid leave scheme including: parent, grandparent, bereavement, and care leave
Hybrid working including flexible working arrangements, and up to 20 days per year working from abroad (home country)
Industry leading product discounts - up to 1400 per year - for yourself, including automatic Genius Level 3 status and Booking. com wallet credit
This role does not come with relocation assistance.
Machine learning engineer in inference platforms in Amsterdam werkgever: Booking
Booking.com Insurance is een uitstekende werkgever voor Android Developers die zich willen inzetten voor innovatieve reisverzekeringsproducten. Met een snelle, prestatiegerichte cultuur en volop mogelijkheden voor professionele groei, biedt het bedrijf een unieke kans om impact te maken op miljoenen reizigers wereldwijd. Werknemers profiteren van een stimulerende werkomgeving waarin technische expertise en leiderschap worden aangemoedigd, evenals deelname aan hackathons en conferenties.
Hupjob Expertadvies🤫
Zo denken wij dat je Machine learning engineer in inference platforms in Amsterdam kunt binnenhalen
✨Verken de Automatisering Gemeenschap
Sluit je aan bij lokale of online communities die zich richten op automatisering en regeltechniek. Neem deel aan discussies en vraag om advies; dit kan je een voorsprong geven bij het vinden van kansen en connecties die leiden tot een functie bij bedrijven zoals Booking.
✨Deel je Projecten
Laat zien wat je kunt door je projecten en ervaringen te delen op platforms zoals GitHub of Behance. Dit laat toekomstige werkgevers zien wat je in huis hebt en kan ervoor zorgen dat Booking jouw profiel opmerkt.
✨Neem deel aan Netwerkbijeenkomsten
Ga naar netwerkbijeenkomsten of seminars over automatisering en technologie. Deze evenementen zijn ideaal om professionals in het veld te ontmoeten en meer te leren over openstaande vacatures bij bedrijven zoals Booking.
✨Bouw een Sterk Online Profiel
Zorg ervoor dat je LinkedIn-profiel indrukwekkend is en relevante projecten, certificaten en ervaringen benadrukt. Dit helpt je op de radar te komen bij recruiters van Booking en helpt je om jezelf te onderscheiden in de competitieve markt.
Wij denken dat je deze vaardigheden nodig hebt om als Machine learning engineer in inference platforms in Amsterdam te schitteren
Een paar tips voor je sollicitatie 🫡
Benadruk je technische vaardigheden:In de automatisering en regeltechniek waardeert men technische vaardigheden enorm. Zorg ervoor dat je CV je ervaring met relevante software, programmeertalen en technologieën benadrukt. Laat ons zien waar je goed in bent!
Voeg projecten of cases toe:Heb je aan interessante automatiseringsprojecten gewerkt? Voeg voorbeelden van succesvol afgeronde projecten of case studies toe in je CV of motivatiebrief. Dit laat zien dat je niet alleen theoretische kennis hebt, maar ook praktische ervaring kunt toepassen.
Spreek je leergierigheid uit:In een fulltime rol in deze sector is het belangrijk om je bereidheid om te leren en jezelf te ontwikkelen aan te tonen. In je motivatiebrief kun je vertellen hoe je je vaardigheden tot nu toe hebt uitgebreid en waarom je deze kans bij Booking zo waardevol vindt voor je ontwikkeling.
Organiseer je documenten overzichtelijk:Voor een fulltime functie is het essentieel om je CV en motivatiebrief overzichtelijk en goed gestructureerd te laten zijn. Zorg dat ze makkelijk te lezen zijn, gebruik duidelijk titels en bullets, en houd het professioneel. Maak het ons gemakkelijk om te zien waarom jij de juiste kandidaat bent voor Machine learning engineer in inference platforms bij Booking.
Zo bereid je je voor op een sollicitatiegesprek bij Booking
✨Ken de nieuwste automatiseringstools
Zorg ervoor dat je goed op de hoogte bent van de laatste ontwikkelingen in automatiseringstools die binnen jouw vakgebied worden gebruikt. Kun je bijvoorbeeld de voordelen uitleggen van tools zoals UiPath of Automation Anywhere? Dit laat zien dat je niet alleen technisch onderlegd bent, maar ook proactief je kennis bijhoudt.
✨Voorbereiding op technische vragen
Verwacht dat je technische vragen moet beantwoorden die specifiek zijn voor automatisering en regeltechniek. Dit kan bijvoorbeeld inhouden dat je situaties moet oplossen of je aanpak moet uitleggen voor het automatiseren van specifieke processen. Zorg ervoor dat je deze concepten goed begrijpt, zodat je helder kunt uitleggen hoe je ze zou toepassen.
✨Je ervaring met projecten delen
Aangezien het een fulltime functie betreft, willen ze weten over je ervaringen in eerdere projecten. Bereid een paar concrete voorbeelden voor waarin je betrokken was bij automatiseringsprojecten, de uitdagingen die je tegenkwam en hoe je die hebt overwonnen. Dit laat zien dat je niet alleen de theorie kent, maar ook echt praktijkervaring hebt.
✨Passie voor efficiëntie
Toon je enthousiasme voor efficiëntie en optimalisatie tijdens het interview. Deel waarom je gepassioneerd bent over automatisering en wat je motiveert in dit vakgebied. Dit kan je onderscheiden van andere kandidaten die misschien meer focussen op de technische aspecten alleen.
