Über Quizlet:
Die Mission von Quizlet ist es, jedem Lernenden zu helfen, seine Ziele effektiv und mit Freude zu erreichen. Unsere Lernplattform, bewertet mit über 1 Milliarde US‑Dollar, unterstützt jeden Monat zig Millionen Nutzer – darunter zwei Drittel aller US‑Highschool-Schüler und die Hälfte aller US‑Studierenden – und ermöglicht monatlich mehr als zwei Milliarden Lerneinheiten.
Wir verbinden Erkenntnisse der Kognitionswissenschaft mit maschinellem Lernen, um Lernen für Schüler, Studierende, Berufstätige und lebenslange Lernende zu personalisieren und zu verbessern. Wir freuen uns darauf, unseren Einfluss mit vielfältigen Methoden und Tools weiter auszubauen.

Lasst uns die Zukunft des Lernens gestalten
Hilf uns dabei, KI-gestützte Lernwerkzeuge zu entwickeln und weltweit bereitzustellen, die menschliches Potenzial freisetzen.

Über das Team:
Das Team für Personalisierung und Empfehlungssysteme entwickelt die intelligente Technologie, die Lernende mit den für sie relevantesten Inhalten, Aktivitäten und Lernerlebnissen verbindet. Wir unterstützen Empfehlungs- und Suchsysteme auf der gesamten Plattform – vom Home-Feed bis zu adaptiven Lernfunktionen.
Unsere Aufgabe ist es, Quizlet für jede Person individuell wirken zu lassen – durch moderne Machine-Learning-Methoden, skalierbare Systeme und Erkenntnisse aus der Lernforschung. Du arbeitest eng mit Produktmanagern, Data Scientists, Plattformingenieuren und ML-Experten zusammen, um personalisierte Lernwege zu schaffen, die Engagement, Zufriedenheit und Lernergebnisse steigern.

Über die Rolle:
Als leitende technische Fachkraft im Personalization & Recommendations Team gestaltest du die Architektur unserer modernen Personalisierungssysteme und prägst die strategische Vision hinter Quizlets KI‑basierten Nutzererlebnissen. Du unterstützt Kolleginnen und Kollegen durch Mentoring und beeinflusst technische Entscheidungen im gesamten Unternehmen.
Du entwickelst und betreibst großskalige Systeme für Retrieval, Ranking und Empfehlungen, die direkt beeinflussen, wie Lernende Quizlet nutzen. Dabei setzt du moderne RecSys‑Methoden ein – von Deep-Learning-Retrieval und Embeddings bis zu Multi-Task-Ranking und Reinforcement Learning.
Du hilfst beim Aufbau von Systemen, die aus Milliarden Interaktionen lernen, während Datenschutz, Fairness und Integrität gewahrt bleiben.
Die Stelle ist vor Ort in unserem Büro in San Francisco angesiedelt. Für eine gute Zusammenarbeit erwarten wir mindestens drei Präsenztage: Montag, Mittwoch und Donnerstag sowie zusätzliche Tage nach Bedarf.

In dieser Rolle wirst du:
• Mit Führungskräften zusammenarbeiten, um die langfristige technische Strategie für Personalisierung und Empfehlungen festzulegen
• Komplexe Modellierungsentscheidungen verständlich erklären und technische wie nicht-technische Stakeholder überzeugen
• Großskalige Personalisierungsmodelle für Retrieval, Ranking und Post-Ranking entwickeln – mit Embeddings, Kontextsignalen und Inhaltsmerkmalen
• Skalierbare Retrieval- und Serving-Systeme auf Basis moderner Architekturen wie Two‑Tower‑Modellen, Deep-Ranking-Methoden und ANN‑basiertem Vektorsuchen aufbauen
• Trainings‑, Evaluations‑ und Deployment-Pipelines entwickeln und stabile Überwachung gewährleisten
• Lernziele wie Engagement, Bindung und Kompetenzentwicklung in Modellziele und Experimentdesigns übersetzen
• Bewertungsmethoden verbessern, Offline‑Metriken wie NDCG, CTR und Kalibrierung optimieren und A/B‑Tests stärken
• Mit Infrastrukturteams zusammenarbeiten, um verteiltes Training, Latenz und wirtschaftliches Serving zu optimieren
• Forschungsfortschritte im Bereich Personalisierung und Empfehlungen verfolgen und relevante Erkenntnisse integrieren
• Ingenieure und Wissenschaftler coachen und verantwortungsvolle KI‑Praktiken fördern
• Eine inklusive, kollaborative Teamkultur unterstützen und sicherstellen, dass Personalisierungssysteme Lernenden fair dienen

Was du mitbringst:
• 12+ Jahre Erfahrung im angewandten Machine Learning oder ML-lastiger Softwareentwicklung mit tiefem Wissen über Personalisierung, Ranking oder Empfehlungssysteme
• Fähigkeit, technische Strategien teamübergreifend zu leiten und langfristige und kurzfristige Anforderungen auszubalancieren
• Hervorragende Kommunikationsfähigkeiten und die Fähigkeit, komplexe Themen klar darzustellen
• Führungskompetenz durch Einflussnahme und die Fähigkeit, Teams auf gemeinsame messbare Ziele auszurichten
• Erfahrung im Mentoring erfahrener Ingenieure und Wissenschaftler sowie in technischen Initiativen über Teams hinweg
• Nachgewiesene Verbesserung wichtiger Online-Metriken wie CTR, Bindung oder Engagement durch produktive Empfehlungssysteme oder Suchtechnologien
• Starkes Verständnis moderner Retrieval‑ und Ranking‑Architekturen wie Two‑Tower, Deep Cross Networks, GNNs, MMoE oder Transformer sowie mehrstufiger RecSys‑Pipelines
• Praxis mit Python, PyTorch, Feature Engineering, verteiltem GPU‑Training und MLOps‑Werkzeugen (Modellregister, Feature Stores, Überwachung, Drift‑Erkennung)
• Fachkenntnisse in großskaligen Embedding-Modellen und Vektorsuchsystemen wie FAISS oder ScaNN
• Starke Experimentierfähigkeiten und die Fähigkeit, Offline‑Metriken wie AUC, NDCG oder Kalibrierung mit Online-Ergebnissen zu verbinden
• Engagement für Zusammenarbeit, Inklusion, konstruktiven Austausch und gemeinsame Verantwortung

Pluspunkte:
• Veröffentlichungen oder Open-Source-Beiträge in RecSys, Suche oder Ranking
• Erfahrung mit Reinforcement Learning oder kontextuellen Banditen für Empfehlungen
• Kenntnisse in hybriden RecSys‑Ansätzen, die kollaboratives Filtern, Inhaltsanalyse und LLM‑gestützte Logik verbinden
• Erfahrung mit Personalisierung im großen Maßstab, insbesondere im Consumer- oder EdTech‑Bereich

Vergütung, Benefits & Zusatzleistungen:
• Quizlet ist ein Arbeitgeber der Chancengleichheit und setzt sich für ein inklusives Arbeitsumfeld ein. Gehaltsstrukturen sind transparent; das Gesamtpaket umfasst ein Grundgehalt von 242.240–344.000 USD (je nach Standort und Erfahrung) plus Aktienoptionen
• Gesunde Work‑Life‑Balance, unterstützt durch Team und Führung
• 20 Urlaubstage
• Wettbewerbsfähige Kranken‑, Zahn- und Sehhilfeleistungen
• 401k‑Plan mit Unternehmenszuschuss
• Zugang zu LinkedIn Learning und weiteren Entwicklungsmöglichkeiten
• Bezahlter Familienurlaub sowie FSA‑, HSA‑, Pendler‑ und Wellness‑Programme
• 40 Stunden bezahlte Freiwilligenarbeit pro Jahr

Warum Quizlet?
• Großer Einfluss: über 60 Millionen Nutzer und mehr als 1 Milliarde wöchentliche Lerninteraktionen
• Moderne Technologien: Generative KI, adaptives Lernen, Kognitionswissenschaft
• Starkes Wachstum: gute Investoren, nachhaltige Entwicklung, echte Traktion
• Sinnstiftende Arbeit: Beiträge, die das Leben von Menschen verbessern
• Inklusive Kultur: Wir legen Wert auf Gerechtigkeit, Vielfalt und Zugehörigkeit

Wir möchten, dass sich jede Bewerberin und jeder Bewerber willkommen fühlt. Unser Bewerbungsprozess soll beiden Seiten helfen zu verstehen, wie eine Zusammenarbeit aussehen würde.
Wir bieten Offenheit und einen ehrlichen Einblick in unsere Arbeitsweise.

Abschließend:
Wir freuen uns über Bewerberinnen und Bewerber, die neugierig und engagiert sind – auch wenn nicht alle Anforderungen erfüllt werden. Vielfältige Perspektiven sind uns wichtig, und jede Person kann wertvolle Beiträge leisten. Unsere Kultur setzt auf Eigeninitiative, Lernen aus Herausforderungen, hohe Qualität und offenen Austausch. Respektvolle Kommunikation und ein Umfeld, in dem alle wachsen können, stehen im Mittelpunkt.
Quizlets Erfolg basiert auf unserem Engagement für Vielfalt, Gleichberechtigung und Inklusion. Wir ermutigen insbesondere Frauen, People of Color, LGBTQ+‑Personen, Menschen mit Behinderungen und Veteranen, sich zu bewerben.

Für Recruiter und Agenturen:
Quizlet akzeptiert keine unangeforderten Bewerbungen. Bitte sendet uns keine Unterlagen. Für unaufgefordert eingereichte Profile übernehmen wir keine Gebühren, und sie gelten als Eigentum von Quizlet.