Senior Data Scientist - Search (all genders)

• Vollzeit

• Vergütung: EUR 70,000 - EUR 85,000 - jährlich

Unternehmensbeschreibung

ABOUT YOU gehört zu den am schnellsten wachsenden E-Commerce-Unternehmen Europas. Mit Standorten in Hamburg und Berlin bringen wir Mode und Technologie zusammen. Unsere Mission ist es, Online-Shopping neu zu denken und persönlicher zu gestalten. Dafür braucht es mehr als nur gute Ideen. Es braucht Menschen, die Eigeninitiative zeigen und den Status quo hinterfragen. Wir setzen auf flache Hierarchien, direkte Kommunikation und pragmatische Entscheidungen. Bei uns gibt es keine langen Abstimmungswege. Wir arbeiten engagiert und legen gleichzeitig Wert darauf, die gemeinsame Zeit zu genießen, sei es beim Team-Lunch, bei After-Work-Drinks, auf Firmenevents oder bei einem schnellen Kaffee zwischen zwei Meetings.

Stellenbeschreibung

• 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

• 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

Zusätzliche Informationen

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