Unsere Teams im Bereich Digital sind sehr vielseitig aufgestellt: Wir kümmern uns um Themen wie Programmierung, Produktentwicklung, Produktdesign (UX / UI) und Webanalyse. Alle verfolgen dabei ein gemeinsames Ziel: Mit den neuesten Technologien immer wieder digitale Kontaktpunkte zwischen HSE und Kunden zu schaffen. Bist Du dabei? HSE ist ein führender Anbieter in Europa im Bereich Live Commerce. Ob über einen der drei TV-Sender, den Onlineshop, die prämierte HSE App oder über Social Commerce – die Kund:innen entscheiden, wann und wo sie bei HSE shoppen. HSE steht für die unterhaltsamste Form des Shoppings und begeistert 1,3 Millionen aktive Kund:innen, die das kuratierte Produktsortiment aus den Bereichen Fashion, Schmuck, Beauty, Wellness, Haushalt sowie Home & Living schätzen. Das Unternehmen erreicht über drei TV-Sender (HSE, HSE Extra und HSE Trend) 46 Millionen Haushalte in Deutschland, Österreich und der Schweiz. Im Geschäftsjahr 2023 erwirtschaftete HSE Umsatzerlöse in Höhe von 624 Millionen Euro in der DACH-Region. Rund 800 Mitarbeitende sorgen für ein ebenso unterhaltsames wie kundenorientiertes Kauferlebnis. Hinzu kommen rund 1800 externe Arbeitsplätze bei Logistik-, Callcenter- und Tech Development Partnern. Für die herausragende Servicequalität wurde HSE mehrfach ausgezeichnet. Das Unternehmen befindet sich seit 2012 mehrheitlich im Besitz der Investmentgesellschaft Providence Equity Partners. Weitere Informationen unter corporate.hse.com und www.hse.com Was Dich erwartet: Du entwickelst, implementierst und wartest fortgeschrittene Machine-Learning-Modelle (z. B. Klassifikation, Clustering, Regression), um datengetriebene Entscheidungen zu ermöglichen. Du setzt statistische Verfahren und Feature Engineering ein, um aus strukturierten und unstrukturierten Daten wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen. Du stellst Robustheit und Reproduzierbarkeit durch automatisiertes Testing, Versionierung und Monitoring sicher. Du treibst die Umsetzung der datengetriebenen Unternehmensstrategie aktiv voran und entwickelst ML-/AI-Lösungen auf AWS und Snowflake. Du arbeitest eng mit einem hochmotivierten Team aus Data Engineers, Modeller:innen und Data Scientists zusammen. Du unterstützt BI- und Data-Science-Kolleg:innen bei Self-Service BI, Predictive Analytics und Machine-Learning-Projekten. Was Du mitbringst: Du bringst praktische Erfahrung im Design, Training, Validieren und Optimieren überwachter und unüberwachter Machine-Learning-Modelle mit (z. B. logistische Regression, Entscheidungsbäume, Random Forests, Gradient Boosting, Clustering, neuronale Netze). Du entwickelst und betreibst End-to-End-Data-Science-Pipelines – von Problemdefinition und Hypothesenbildung bis zur Produktivsetzung – und nutzt dabei Tools wie MLflow, FastAPI, Docker und CI/CD-Prozesse. Du beherrschst Python inklusive gängiger Data-Science-Bibliotheken (NumPy, pandas, scikit-learn, XGBoost) sowie Grundlagen in Deep-Learning-Frameworks (TensorFlow oder PyTorch) und verfügst über sichere SQL-Kenntnisse für große Cloud-Datenbanken (z. B. Snowflake). Du setzt auf MLOps-Praktiken mit Monitoring und Testing von Modellen in Produktion (z. B. Drift Detection, Performance-Messung, automatisierte Alerts) und kennst Git-Workflows für Versionierung und Deployments. Du arbeitest interdisziplinär in agilen Teams, kommunizierst klar und proaktiv und hast Freude daran, reale Probleme mit Daten zu lösen. Du bringst sehr gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift mit; Deutschkenntnisse auf Geschäftsniveau sind ein Plus. Du bist bereit, bis zu zweimal pro Woche vor Ort im Büro zu arbeiten. Wir freuen uns auf Deine Bewerbung!