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Möchtest du mit deinen Ideen und Entwicklungen wirklich etwas bewegen? Hast du Spaß an Logik und tüftelst gerne an komplexen Problemstellungen? Dann bist du bei uns genau richtig! Als Machine Learning Engineer in unserem Team prägst du maßgeblich das Einkaufserlebnis von Millionen Kunden im deutschen Einzelhandel und stellst dich immer wieder spannenden Engineering-Herausforderungen.
Deine Aufgaben
Du entwickelst innovative analytische Produkte, optimierst nachhaltig unsere Entscheidungsprozesse und steigerst so die Zufriedenheit unserer Kunden.
In deiner Rolle baust, skalierst und betreibst du produktspezifische ML-Pipelines.
Du verstehst alle Komponenten der Pipeline und bist dabei besonders intensiv in die Bestandteile Analyse der Input-Daten, Feature-Engineering, Modellentwicklung, -produktivierung und -optimierung, Monitoring der Modellergebnisse, Automatisierung und Orchestrierung involviert.
Neben der Entwicklung analytischer Produkte trägst du aktiv zur Weiterentwicklung der Infrastruktur bei, indem du ML Ops- oder DevOps-Methoden nutzt. Du bringst eigene Ideen ein, arbeitest Konzepte aus und setzt Prototypen mithilfe neuester Cloud-Technologien um.
In enger Zusammenarbeit mit Data Engineers, Data Scientists und anderen Fachbereichen entwickelst du bestehende analytische Produkte weiter und trägst aktiv zum Rollout bei.
Dein Profil
Dein sehr gutes analytisches und konzeptionelles Denkvermögen, gepaart mit deiner Leidenschaft für die Themen Machine Learning und Daten.
Deine Fähigkeit, neue herausfordernde Geschäftsfragen schnell zu verstehen und mit passgenauen analytischen Modellen flexibel zu beantworten.
Deine hohe Dienstleistungs- und Teamorientierung sowie die Freude an der Arbeit in einem agilen und sehr dynamischen Umfeld.
Ein abgeschlossenes Bachelor- oder Masterstudium mit Schwerpunkt Analytics (z.B. Informatik, Wirtschaftsinformatik, Statistik, Ökonometrie, Mathematik, Physik o.ä.) und idealerweise Berufserfahrung im Bereich Machine Learning.
Gute Python-Kenntnisse; von Vorteil sind zudem Kenntnisse in SQL.
Erfahrungen in Unit-Testing, Versionskontrolle (Git) und CI/CD sowie ein sicherer Umgang mit gängigen Cloud-Technologien sind gerne gesehen.
Umfassende Erfahrung im gesamten Machine-Learning-Lifecycle; souveränes Aufsetzen und Betreiben von Pipelines mit Tools wie z.B. dbt, ML Flow oder Airflow sowie gängigen Data Science-Bibliotheken wie pandas und scikit-learn.
Benefits
Work-Life-Balance: Hybrid, flexibler Arbeitszeit ohne Kernzeiten
