Senior Data Scientist - Search (all genders)

ABOUT YOU SE & Co. KG; Hamburg; Vor Ort; EUR 70.000 - 120.000; Vollzeit

Zusammenfassung

ABOUT YOU ist eines der schnellstwachsenden E-Commerce-Unternehmen Europas mit Standorten in Hamburg und Berlin. Wir entwickeln personalisierte Einkaufserlebnisse mittels ML-Algorithmen und modernster Technologien, betreiben eigenständige Lösungen und legen Wert auf pragmatische, agile Arbeitsweisen.

Sie arbeiten an Data-Pipelines, Modellentwicklung, Training und Deployment, um messbare Business-Impact zu erzielen.

Qualifikationen

• Fundierte Kenntnisse in Python und ML-Methoden, sowie Datenanalyse.
• Erfahrung mit SQL und Big-Data-Technologien.
• Fortgeschrittene Kenntnisse im Aufbau, Training und der Evaluierung von Modellen.
• Erfahrung mit Cloud-Plattformen wie GCP Vertex AI oder SageMaker.

Aufgaben

• Entwicklung innovativer ML-Modelle zur Personalisierung des Einkaufserlebnisses.
• Produktivsetzung eigener Lösungen mit Verantwortung für Performance, Skalierbarkeit und Stabilität.
• Kombination von Data-Science-Expertise mit agilem Arbeitsansatz.
• Hinterfragen bestehender Ansätze und Entwicklung datengetriebener Alternativen.
• Arbeiten in einem dynamischen Umfeld mit flachen Hierarchien und direkter Wirkung eigener Ideen.

Kenntnisse

Python

MATLAB

R

Julia

C++

SQL

Pandas

NumPy

Dask

Polars

Data Pipelines

GCP Vertex AI

Amazon SageMaker

Statistics

Big Data

CI/CD

Terraform

GitLab CI/CD

MLOps

TensorFlow

PyTorch

Streamlit

Gradio

Docker

Kubernetes

LangChain

ADK

CrewAI

Pydantic AI

BigQuery

Tools

Docker

TensorFlow

PyTorch

Streamlit

Gradio

Kubernetes

GitLab CI/CD

Terraform

Kubeflow

MLflow

OpenCV

BigQuery

Jobbeschreibung

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.

• 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

Deine Vorteile bei uns auf einen Blick: Besuche unsere Benefits-Seite.

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.