Senior Data Scientist - Search (all genders)

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
Nice to Have
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

Employment type
Full-time

Work arrangement
Hybrid