Data Scientist / Data Engineer (m/w/d) – Künstliche Intelligenz

Über das Unternehmen

Die Otto Group ist eine weltweit agierende Handels- und Dienstleistungsgruppe mit rund 50.000 Mitarbeitern und starken Marken. Als führendes E-Commerce-Unternehmen in Deutschland investieren wir kontinuierlich in digitale Innovationen und datengesteuerte Geschäftsmodelle. Wir fördern eine Kultur der Offenheit, des Lernens und der Zusammenarbeit, in der jeder die Möglichkeit hat, seine Ideen einzubringen und maßgeblich zum Erfolg beizutragen. Treten Sie einem Team bei, das mit Leidenschaft und Expertise die Zukunft des Handels gestaltet.

Stellenbeschreibung

Wir suchen einen talentierten und motivierten Data Scientist / Data Engineer (m/w/d) mit einer Leidenschaft für Künstliche Intelligenz, um unser innovatives Team in Hamburg zu verstärken. In dieser hybriden Rolle werden Sie an der Schnittstelle von Datenwissenschaft und Datenengineering arbeiten, um robuste Datenpipelines aufzubauen, komplexe Algorithmen zu entwickeln und maschinelles Lernen sowie KI-Lösungen zu implementieren, die unsere Geschäftsprozesse optimieren und neue Wachstumsmöglichkeiten erschließen. Sie sind verantwortlich für den gesamten Lebenszyklus unserer Datenprodukte – von der Datenextraktion und -aufbereitung bis hin zur Modellentwicklung, -implementierung und -wartung in der Produktion. Wenn Sie gerne datengetriebene Erkenntnisse in greifbare Produkte umwandeln und Teil eines dynamischen Umfelds sein möchten, freuen wir uns auf Ihre Bewerbung.

Hauptverantwortlichkeiten

• Design, Entwicklung und Implementierung skalierbarer Datenpipelines und ETL-Prozesse zur Integration von Daten aus verschiedenen Quellen.
• Entwicklung, Training und Evaluierung von Machine-Learning-Modellen und KI-Lösungen zur Lösung komplexer Geschäftsprobleme (z.B. Empfehlungssysteme, Betrugserkennung, Prognosemodelle).
• Analyse großer Datensätze, um Muster, Trends und Erkenntnisse zu identifizieren, die datengesteuerte Entscheidungen unterstützen.
• Zusammenarbeit mit Product Managern und anderen Ingenieuren, um Anforderungen zu definieren und Lösungen zu entwerfen.
• Optimierung und Wartung bestehender Datenprodukte und KI-Modelle in Produktionsumgebungen.
• Erstellung von Metriken und Dashboards zur Überwachung der Modellleistung und der Datenqualität.
• Aktives Bleiben auf dem neuesten Stand der Technik und Bewertung neuer Technologien und Methoden im Bereich Data Science und KI.

Erforderliche Fähigkeiten

• Ausgezeichnete Programmierkenntnisse in Python (inkl. relevanter Bibliotheken wie Pandas, NumPy, Scikit-learn).
• Fundierte Kenntnisse in SQL und Erfahrung mit relationalen sowie NoSQL-Datenbanken.
• Erfahrung mit Machine-Learning-Frameworks wie TensorFlow, PyTorch oder Keras.
• Praktische Erfahrung im Aufbau und der Wartung von Datenpipelines (ETL) und Data Warehousing-Konzepten.
• Fähigkeit, komplexe Datenanalysen durchzuführen und Erkenntnisse klar zu kommunizieren.
• Erfahrung mit Cloud-Plattformen (z.B. AWS, Azure, GCP) und deren Daten- und ML-Services.

Bevorzugte Qualifikationen

• Master-Abschluss oder Promotion in Informatik, Mathematik, Statistik, Wirtschaftsinformatik oder einem verwandten quantitativen Bereich.
• Erfahrung mit Big-Data-Technologien (z.B. Spark, Hadoop).
• Kenntnisse in MLOps-Praktiken und Tools zur Modellbereitstellung und -verwaltung.
• Erfahrung mit Containerisierung (Docker) und Orchestrierung (Kubernetes).
• Erfahrung in der Arbeit mit agilen Entwicklungsmethoden.

Vorteile & Zusatzleistungen

• Flexible Arbeitszeiten und die Möglichkeit zum Mobilen Arbeiten.
• Attraktive Vergütung und betriebliche Altersvorsorge.
• Umfassende Weiterbildungs- und Entwicklungsmöglichkeiten.
• Mitarbeiterrabatte und attraktive Mitarbeiterangebote.
• Subventioniertes HVV-Ticket oder Deutschlandticket.
• Betriebliches Gesundheitsmanagement und Sportangebote.
• Moderne Arbeitsumgebung in einem innovativen Team.

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