Data scientist Jobs in Halstenbek

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

Qualifikationen

• 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

Zusätzliche Informationen

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