Machine Learning Engineer

Join Handshake, a company dedicated to transforming how students navigate their careers through innovative AI-powered solutions. As a Machine Learning Engineer I, you will develop, deploy, and enhance machine learning systems focused on lifecycle optimization, personalized notifications, and monetization strategies. You will work with cutting-edge ML infrastructure and contribute to responsible AI practices. This role offers comprehensive benefits, including health insurance, mental health support, 401k match, equity, and flexible time off.

• Contribuer au développement, au déploiement et à l'amélioration des systèmes d'apprentissage automatique axés sur l'optimisation du cycle de vie, les notifications personnalisées et les stratégies de monétisation.
• Collaborer avec des ingénieurs seniors, des scientifiques des données et des chefs de produit pour développer et itérer sur des modèles d'apprentissage automatique qui améliorent les fonctionnalités du produit et l'expérience utilisateur.
• Acquérir une expertise technique en travaillant aux côtés de praticiens expérimentés de l'apprentissage automatique, en apprenant les meilleures pratiques en matière de développement de modèles, d'expérimentation et de déploiement en production.

• Experience with deploying and evaluating agentic workflows
• 1-3 years of experience in machine learning, data science, or a related area
• Proficient in Python, with hands-on experience in frameworks such as scikit-learn, PyTorch, or TensorFlow
• Bachelor’s degree in Computer Science, Data Science, or a related field
• Strong foundation in core ML concepts, including classification, regression, ranking, and model evaluation
• Master’s degree or currently pursuing an advanced degree in a relevant field
• Exposure to areas such as recommendations, personalization, NLP, deep learning, LLMs, or explainable AI
• Familiarity with the ML lifecycle (e.g., experiment tracking, model monitoring, feature pipelines)
• Experience with cloud platforms (GCP, AWS, or Azure)
• Clear communicator, able to translate technical work for diverse audiences
• Collaborative mindset with experience working cross-functionally with product, analytics, and engineering teams