HelloFresh

Staff Backend Engineer, Customer Value Optimization

Lead · Нью-Йорк, США · Английский B2

Не указано: формат работы

Навыки

  • Коммуникация
  • Распределённые системы
  • E-commerce
  • Machine Learning
  • MLOps
  • Python
  • Роадмап

О компании и продукте

  • We're looking for a Staff Backend Engineer to join our Customer Value Optimization (CVO) tribe at HelloFresh. This is a high-impact individual contributor role sitting at the intersection of Data Science and Backend Engineering — you'll be the technical bridge that turns ML models into reliable, scalable production systems.
  • You'll work across squads within the CVO tribe, partnering closely with Data Scientists and Backend Engineers to define how we serve ML models at scale, raise the technical bar, and accelerate the tribe's ability to deliver value to our customers.

Задачи

  • Design, build, and own robust, scalable infrastructure for live serving of ML models in production
  • Act as the technical bridge between Data Science and Backend Engineering teams within the CVO tribe — translating Data Science needs into scalable engineering solutions
  • Define and drive best practices for model serving, APIs, and system design across squads
  • Lead cross-squad technical initiatives, from architecture decisions to hands-on implementation
  • Partner with Data Scientists to ensure models are production-ready — performant, observable, and maintainable
  • Contribute to tribe-wide engineering standards and shape the technical roadmap
  • Mentor and support engineers across squads without direct line management responsibility

Требования

  • 7+ years of backend engineering experience, with a strong foundation in Python
  • Proven experience building and operating ML model serving systems or ML platforms in production
  • Deep understanding of distributed systems, APIs, and micro services architecture
  • Strong track record of working across team boundaries to deliver complex, cross-functional projects
  • Excellent communication skills — able to work fluently with Data Scientists, Machine Learning Engineers, and Data Engineers
  • A collaborative, low-ego approach with strong technical judgment

Будет плюсом

  • Experience with ML frameworks and serving tools
  • Familiarity with feature stores, model registries, or MLOps tooling
  • Background in e-commerce, subscription, or personalization domains
  • New York Pay Range

Условия

  • 190,365 — $220,150 USD

Паспорт вакансии

История публикации

Появилась в Вакандии26 дней
Перепубликациинетпубликовалась один раз
Проверяли на источникеВидели сегодня
Среди похожихНет данныху карточки не хватает полей, чтобы найти похожие

Откуда что взялось

Отмечено то, что вывели мы. Без пометки — значение назвал работодатель.

ГрейдLeadвычитано из текста вакансии
Формат работыне указан
ГеографияНью-Йорк, СШАвычитано из текста вакансии
Зарплата190 365 — 220 150 USD в годвычитано из текста вакансии

Почему на этом месте в выдаче

Порядок выдачи объявлен контрактом: свежесть решает между днями, полнота и зарплата — внутри дня.

Полнота карточки753 из 4 полей: грейд, формат, география, зарплата
Зарплата названа100вилку назвал источник

Проверка Вакандии

Источники и свежесть

Тип источника
Карьерный сайт работодателя
Найдено публикаций
1
Посмотреть публикации и даты
  • greenhouseОсновная публикация · 2026-04-27

Работодатель

HelloFresh

50 активных вакансий · вилка работодателя указана в 18%

Открыть профиль компании

Безопасность

Отклик уходит на сайт источника

Вакандия показывает вакансию, но не отправляет отклик и не проверяет работодателя. Сам отклик вы оставляете на внешнем сайтеcareers.hellofresh.com.

Признаки мошенничества
  • Просят предоплату, «залог» или деньги за обучение и оборудование.
  • Требуют код из SMS, данные банковской карты или доступ к «Госуслугам».
  • Быстро уводят в мессенджер и торопят с решением.
  • Обещают большой доход без опыта и без деталей задач.

Настоящий работодатель не просит денег и платёжных данных до трудоустройства.

Продолжить поиск

Похожие вакансии

Причина сходства указана на каждой карточке