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(senior) ml engineer / data scientist customer data (m/w/d)

Essen
Deichmann
Data Scientist
Inserat online seit: Veröffentlicht vor 5 Std.
Beschreibung

Euro Jahresumsatz und mehr als einer der erfolgreichsten Online-Shops für Schuhe in Europa. Deichmann ist Wegbereiter, Förderer und Arbeitgeber von über 49.000 engagierten Mitarbeiterinnen und Mitarbeitern weltweit. Als nachhaltig expandierendes Unternehmen sind wir seit mehreren Jahrzehnten in der Lage, unseren Mitarbeitern einen sicheren Arbeitsplatz zu bieten.AufgabenAufgaben: Du entwickelst und betreibst kundenzentrierte Daten- und Feature-Modelle als Grundlage für ML-, CRM- und Analytics-Anwendungen im Deichmann-Konzern.Du verarbeitest strukturierte, semi-strukturierte und unstrukturierte Daten und konzipierst darauf aufbauend skalierbare Datenstrukturen wie Event-Modelle, Customer Snapshots und Feature Layer – umgesetzt gemeinsam mit Data Engineers und Plattform-Teams.Du stellst Konsistenz, Versionierung und Data Governance über alle kundenbezogenen Features sicher und definierst Standards für deren Weiterentwicklung.ein PhD ist ein Plus.Du bringst mindestens 5 Jahre Erfahrung in Data Engineering, ML Engineering oder Customer Analytics mit – davon mindestens 3 Jahre in einem produktiven ML-Umfeld.Du verfügst über exzellente Kenntnisse in SQL und Python sowie tiefgreifendes Verständnis von Feature Engineering und ML-Pipelines.Du kennst die typischen Fallstricke produktiver ML-Systeme: Feature Stability, Data Drift, Training/Serving Skew und MLOps.higkeit und eine pragmatische Hands-on-MentalitätSehr gute Deutschkenntnisse sind erforderlich, gute Englischkenntnisse werden vorausgesetzt.Wir bietenBenefits: 30 Tage Urlaub Flexible Arbeitszeiten Tageweise mobiles Arbeiten Ermäßigtes DeutschlandTicket Job Betriebliche Altersvorsorge Kitaplätze Bistro Personalrabatt Unterstützungskasse Seminare & Fortbildungen Betriebliches Gesundheitsmanagement Firmenevents Als ML Engineer / Data Scientist (m/w/d) verstärkst du unsere Data & Analytics Unit und bringst dich aktiv in den Aufbau datengetriebener Produkte ein, die direkt in Geschäftsentscheidungen einfließen. Dabei setzen wir auf Python, SQL, Databricks, MLflow und Airflow – immer mit dem Ziel, unser Business besser und unsere Kunden zufriedener zu machen.

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