Senior Data Scientist - Search Engine (all genders)

Requirements

• Erfahrung mit Google BigQuery sowie Zeitreihen- und (Graph-)Neuronalen Netzen
• Kenntnisse in statistischem Testing und Gaussian Processes
• Fundierte Erfahrung mit Computer-Vision-Libraries (z. B. OpenCV, TensorFlow, PyTorch)
• Erfahrung im Betrieb von Machine-Learning-Pipelines mit MLOps-Frameworks (z. B. MLflow, Kubeflow)
• Erfahrung mit Deep-Learning-Libraries (z. B. TensorFlow, PyTorch)
• Erfahrung im Aufbau interaktiver Dashboards (z. B. Streamlit, Voila, Gradio)
• Erfahrung mit GCP oder AWS inkl. Infrastructure-as-Code und CI/CD-Pipelines
• Praktische Erfahrung mit Docker
• Deine Vorteile bei uns auf einen Blick: Besuche unsere Benefits-Seite .
• Bewirb dich einfach online über unsere Karriereseite - wir melden uns schnellstmöglich mit einem Feedback bei dir!
• Ein Ort, an dem Du Du sein kannst.
• Wir sehen es als unsere Verantwortung, ein Umfeld zu schaffen, in dem sich alle so willkommen fühlen können, wie sie sind.
• Unterschiedliche Hintergründe und Perspektiven machen uns stärker und prägen unsere Kultur.
• Wofür wir intern stehen, dafür stehen wir auch als Marke: Akzeptanz, Inklusion und ein fairerer Umgang mit Mode.

Benefits

Additional Information

Entwicklung innovativer Algorithmen zur Personalisierung des Einkaufserlebnisses unter Einsatz modernster Machine-Learning-Methoden Produktivsetzung eigener Lösungen mit vollständiger Verantwortung für Performance, Skalierbarkeit und Stabilität Kombination von Data-Science-Expertise mit einem pragmatischen, agilen Arbeitsansatz zur Entwicklung innovativer Lösungen und Erzielung messbarer Ergebnisse in einem dynamischen Umfeld Hinterfragen bestehender Ansätze durch Identifikation von Optimierungspotenzialen in aktuellen Retrieval- und Re-Ranking-Systemen (insbesondere bei stark regelbasierten Ansätzen) sowie Entwicklung datengetriebener Alternativen Arbeiten in einem dynamischen, schnelllebigen Umfeld mit flachen Hierarchien, in dem eigene Ideen und Beiträge unmittelbar Wirkung entfalten können Sehr gute Kenntnisse in Python oder Erfahrung mit mindestens einer wissenschaftlichen Programmiersprache (z. B. MATLAB, R, Julia, C++) Sehr gute SQL-Kenntnisse sowie Erfahrung mit analytischen und/oder transaktionalen Datenbanksystemen Theoretisches Verständnis von Machine-Learning-Prinzipien sowie praktische Erfahrung im Aufbau, Training und Iterieren von Modellen Nachgewiesene Erfahrung in der Entwicklung und Produktivsetzung von Machine-Learning-Lösungen mit messbarem Business-Impact Fundiertes Verständnis von Datenstrukturen, Algorithmen sowie Tools zur effizienten Verarbeitung großer Datenmengen (z. B. pandas, NumPy, Dask, Apache Arrow, Polars) Erfahrung im Design, Aufbau und Betrieb von Data Pipelines Vertrautheit mit cloudbasierten Plattformen für Modelltraining und -bereitstellung (z. B. GCP Vertex AI, Amazon SageMaker) Solides Verständnis statistischer Methoden zur Modellevaluation Erfahrung im Umgang mit Big Data sowie der Analyse großer Datensätze mithilfe statistischer und Machine-Learning-Methoden Kenntnisse im Bereich DevOps sowie Erfahrung mit CI/CD-Tools (z. B. GitLab CI/CD, HashiCorp Terraform) von Vorteil Interesse bzw. Erfahrung im Bereich Generative AI und agentenbasierter Frameworks (z. B. LangChain, ADK, CrewAI, Pydantic AI) von Vorteil Verständnis von Recommendation-, Retrieval- und Re-Ranking-Systemen im E-Commerce- und Retail-Umfeld von Vorteil Fähigkeit, komplexe Machine-Learning-Konzepte sowohl technischen als auch nicht-technischen Stakeholdern verständlich zu vermitteln Nachweisliche Erfahrung in der Zusammenarbeit im Team sowie im Aufbau von Standards und Best Practices für den Einsatz von Machine-Learning-Modellen Proaktive Haltung im Wissensaustausch sowie Förderung eines schnellen, iterativen Entwicklungsumfelds Sehr gute schriftliche und mündliche Kommunikationsfähigkeiten in Englisch

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