(Senior) ML Engineer / Data Scientist Customer Data
Role details
Job location
Tech stack
Job description
- 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 entwickelst modellrobuste ML-Features für kundenzentrierte Modelle (CLV, Churn, Segmentierung, Next-Best-Action) - mit Fokus auf Zeitkonsistenz und produktive Inferenz.
- Du stellst Konsistenz, Versionierung und Data Governance über alle kundenbezogenen Features sicher und definierst Standards für deren Weiterentwicklung.
- Du bewertest neue Use Cases, übersetzt Geschäftsanforderungen in Feature-Konzepte und begleitest Teams vom PoC bis in den produktiven Betrieb.
Requirements
- Du hast ein abgeschlossenes MINT-Studium; 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.
- Du bist mit Versionierung, Testing, Architektur-Patterns und CI/CD vertraut und hast Erfahrung im Aufbau skalierbarer Datenprodukte.higkeit und eine pragmatische Hands-on-Mentalität
- Sehr gute Deutschkenntnisse sind erforderlich, gute Englischkenntnisse werden vorausgesetzt.
Benefits & conditions
Benefits:
- 30 Tage Urlaub
- Flexible Arbeitszeiten
- Tageweise mobiles Arbeiten
- Ermäßigtes DeutschlandTicket Job
- Betriebliche Altersvorsorge
- Kitaplätze
- Bistro
- Personalrabatt
- Unterstützungskasse
- Seminare & Fortbildungen
- Betriebliches Gesundheitsmanagement
- Firmenevents, Data Intelligence & Analytics
Deine Vorteile bei Deichmann
30 Tage Urlaub
Den hast du dir wirklich verdient. Betriebliche Altersversorge
Damit es dir auch später gut geht. Kitaplätze
Wir unterstützen dich bei der Suche und kooperieren mit dem Diakoniewerk Essen für KiTA"Lohstraße" Sonderzahlungen & Prämien
Wir zahlen ein Urlaubs- und Weihnachtsgeld. Bistro
Unser Küchenteam sorgt für uns. Angefangen bei einem großen Frühstücksangebot am Morgen bis zum frisch zubereiteten Mittagessen. Hier kannst du zwischen zwei Gerichten und frischen Salaten wählen. Personalrabatt
Mit unserem Personalrabatt kannst du sparen. Wir bieten dir und deiner Familie Rabatt bei Deichmann und unseren Tochtergesellschaften. Unterstützungskasse
Für Mitarbeitende, die unverschuldet in eine Notsituation geraten, gibt es unsere Unterstützungskasse., Janina Böder People Business Partner Lena Hürlimann People Business Partner
Deichmann-Kunden begeistern durch Omnichannel-Strategie - mit Alexander Bellin und Severin Canisius
In der ersten Folge der zweiten Staffel "Von Kopf bis Schuh" dreht sich alles um eines der zentralen Themen in Deichmanns Strategie für die nächsten Jahre: Den Ausbau des Omnichannel-Geschäfts. Gemeinsam mit unseren Gästen Alexander Bellin, Director Marketing, Omnichannel Commerce & IT, und Severin Canisius, Chief Information Officer, stellen wir uns die Frage, wie Deichmann es schafft, seine Kundinnen und Kunden sowohl online als auch offline zu begeistern. Dabei unerlässlich: Ein starker Fokus auf digitale Innovationsprozesse.
Wie steuern wir das Onlinegeschäft der Zukunft? - mit Dennis Prieß und Alexander Frein
In dieser Folge dreht sich alles um das Onlinegeschäft der Zukunft! Nachdem wir in der ersten Folge dieser zweiten Staffel bereits einiges über Deichmanns neue Omnichannel Strategie gehört haben, vertiefen wir unser Wissen heute noch einmal. Dennis Prieß, aus dem Fachbereich Omnichannel IT, und Alexander Frein, aus dem Fachbereich Omnichannel Commerce, nehmen uns mit in ihre Arbeit und erzählen uns unter anderem etwas über Omnichannel IT, Onlineshop Management und Front-End Engineering.
Enterprise Architektur als Navigator für die Transformation - mit Manuel Cranz
Manuel Cranz ist VP Enterprise Architecture bei Deichmann und somit ein wichtiger Treiber für die Umsetzung der Omnichannel-Digitalisierungsstrategie, die das Unternehmen in den nächsten Jahren prägen wird. Genauer gesagt, dreht sich in seiner Arbeit alles um die Architektur des Unternehmens mit Blick auf die IT. Das heißt, Manuel und sein Team kümmern sich darum, ähnlich wie ein Stadtplaner, einen optimalen Rahmen zu schaffen, die einzelnen Abteilungen und Teams zu vernetzen, sodass eine stabile, flexible und zukunftssicher Gesamtarchitektur entsteht.
Sofwareentwicklung: der digitale rote Faden - mit Nathalie Bonus und Frauke an Huef
Eine der wichtigsten Schnittstellen zwischen Technologie und Fashion: die Softwareentwicklung. Frauke und Nathalie sorgen mit ihren Teams hinter der Bühne für reibungslose Prozesse und Softwarelösungen, die nicht nur den Mitarbeitenden, sondern letztendlich auch den Kund*innen den Alltag und das Einkaufserlebnis erleichtern. Sie optimieren, planen und entwickeln und zeigen euch in dieser Folge, welche verschiedenen Abteilungen von ihrer Arbeit profitieren. Und warum gehört es dazu, immer wieder über den Tellerrand zu schauen?
Inside Omnichannel: die Brücke zwischen Online und Offline - mit Oliver Wegner & Sebastian Raßkopf
Online und Offline miteinander zu verschmelzen, das ist der Job von Softwareentwickler Sebastian Raßkopf und Vice President der Omnichannel IT Oliver Wegner. In dieser Folge nehmen euch die beiden mit hinter die Kulissen und erklären, welche Technologien und Strategien sich hinter Deichmanns nahtlosem Einkaufserlebnis verbergen. Und wie sieht eigentlich die Entwicklung passender Anwendungen aus? Dabei immer im Fokus: das Kund*innenerlebnis und der Workflow der Mitarbeitenden.
Von Preisprognosen und Algorithmen - mit Daniel Deutschmann & Kevin Heinicke
Daten, Zahlen, Automatisierungen und mittendrin stehen Daniel und Kevin. Gemeinsam mit ihren jeweiligen Teams finden sie die Balance zwischen Datenanalyse und menschlicher Einschätzung. Ihr Ziel? Mit historischen Daten und speziellen Algorithmen Vorhersagen zu treffen, zum Beispiel, wie sich ein neuer Sneaker im Sommer im Vergleich zu Kinder-Gummistiefeln verkaufen wird. Wann und warum muss ein Preis angepasst werden? Und welche Rolle spielt eigentlich KI in ihrem Kosmos?
