Data Scientist - Product Recommendations

Deine Aufgaben

• Entwicklung robuster Machine-Learning-Lösungen in enger Zusammenarbeit mit Produktteams, inklusive Umsetzung in Produktion und Betrieb auf unserer Plattform
• Steigerung der Nutzerinteraktion durch Optimierung bestehender und Aufbau neuer Recommender-Systeme für den Content-Typ Produkte
• Kontinuierliche Verbesserung der Recommender-Systeme durch Analyse von Interaktionsdaten von Millionen Nutzern sowie klare Kommunikation der gewonnenen Erkenntnisse
• Validierung von Verbesserungen durch Definition von Erfolgskriterien und analytischen Frameworks gemeinsam mit Produkt- und Analytics-Teams
• Entwicklung von Machine-Learning-Strategien durch Abstimmung von Produktzielen mit Data-Science-Lösungen in enger Zusammenarbeit mit dem Produktteam

Deine Fähigkeiten

• Hochschulabschluss in Data Science oder einem verwandten Bereich sowie mindestens 2 Jahre relevante Berufserfahrung, idealerweise mit praktischer Erfahrung in Recommender-Systemen, Search oder Information Retrieval
• Sehr gute Python-Kenntnisse sowie Erfahrung mit Machine-Learning-Bibliotheken wie PyTorch, TensorFlow und scikit-learn
• Fundierte Kenntnisse in Statistik und Experimentation, inklusive Definition von Erfolgskriterien und analytischen Frameworks
• Erfahrung im Umgang mit grossen Datenmengen, inklusive fortgeschrittener SQL-Kenntnisse und Erfahrung mit Datenbanksystemen (z.B. BigQuery) zur Analyse von Nutzerinteraktionen
• Erfahrung im Bereich MLOps, insbesondere beim Deployment und Betrieb von Machine-Learning-Modellen in Produktion, z.B. mit Orchestrierungstools wie Airflow
• Starke Kommunikationsfähigkeiten sowie eine proaktive, eigenverantwortliche Arbeitsweise für die effektive Zusammenarbeit mit Produkt- und funktionsübergreifenden Teams. Zudem bist du in der Lage, deine Ergebnisse verständlich und prägnant an verschiedene Stakeholdergruppen zu vermitteln
• Die Bereitschaft, "wie es immer gemacht wurde" in Frage zu stellen und effizientere, automatisierte oder effektivere Lösungen vorzuschlagen
• Die Fähigkeit, sich an kontinuierliche Veränderungen im Arbeitsumfeld anzupassen
• Fliessende Deutsch- sowie gute Englischkenntnisse

Warum startest du bei uns?

• Werte statt Blabla: Kooperativ, innovativ, piratisch, eigenverantwortlich, ambitioniert - diese fünf Werte fordern wir alle und leben wir alle.
• Mutig selbst denken: Wir ermutigen alle, selbst und aktiv mitzudenken. Und lieben es, wenn du noch dazu mutig, neu und anders denkst.
• Unkompliziert: Wir vermeiden Unnötiges und fokussieren uns aufs Wichtige. Vom Meistern von Herausforderungen bis zum Feiern unserer Erfolge.
• Flexibilität statt verbiegen: Neben Homeoffice Möglichkeiten ermöglichen wir dir bis zu 8 Wochen Workation. Zudem ist jede Position auch im 80%-Pensum möglich.
• Schnelles Wachstum: Bei uns wächst und entwickelst du dich laufend. Und erhältst 2000 EDU-Punkte für deine Weiterentwicklung, damit du nicht stehenbleibst.
• Modern: Bei uns kannst du täglich mit neusten Technologien arbeiten, siehe unser Tech-Radar.
• Mehr als "nur" Arbeit: Nimm an unseren diversen Mitarbeiterevents wie Hackathons, Wandern, Ski fahren, Böötlen auf der Limmat, Lan Parties oder Friday Night Drinks teil und bring dich bei Interesse in unserem Techblog ein.
• Weitere Benefits: Profitiere von 25 Tagen Ferien, exklusiven Mitarbeiterpreisen im Shop, Handy-, Internet- und TV-Abos zum Firmentarif und weiteren Vorteilen.

Diversität ist unsere Kultur.

Um das beste Team zu bilden, sind wir offen für Menschen jedes Hintergrunds. Das heisst: Bei uns haben alle die gleichen Chancen. Herkunft, Religion, Behinderung, geschlechtliche Identität, sexuelle Orientierung und Alter spielen dabei keine Rolle. Denn Inklusion bedeutet für uns, dass jede*r willkommen und jeder Beitrag wertvoll ist.

• Hochschulabschluss in Data Science oder einem verwandten Bereich sowie mindestens 2 Jahre relevante Berufserfahrung, idealerweise mit praktischer Erfahrung in Recommender-Systemen, Search oder Information Retrieval
• Sehr gute Python-Kenntnisse sowie Erfahrung mit Machine-Learning-Bibliotheken wie PyTorch, TensorFlow und scikit-learn
• Fundierte Kenntnisse in Statistik und Experimentation, inklusive Definition von Erfolgskriterien und analytischen Frameworks
• Erfahrung im Umgang mit grossen Datenmengen, inklusive fortgeschrittener SQL-Kenntnisse und Erfahrung mit Datenbanksystemen (z.B. BigQuery) zur Analyse von Nutzerinteraktionen
• Erfahrung im Bereich MLOps, insbesondere beim Deployment und Betrieb von Machine-Learning-Modellen in Produktion, z.B. mit Orchestrierungstools wie Airflow
• Starke Kommunikationsfähigkeiten sowie eine proaktive, eigenverantwortliche Arbeitsweise für die effektive Zusammenarbeit mit Produkt- und funktionsübergreifenden Teams. Zudem bist du in der Lage, deine Ergebnisse verständlich und prägnant an verschiedene Stakeholdergruppen zu vermitteln
• Die Bereitschaft, "wie es immer gemacht wurde" in Frage zu stellen und effizientere, automatisierte oder effektivere Lösungen vorzuschlagen
• Die Fähigkeit, sich an kontinuierliche Veränderungen im Arbeitsumfeld anzupassen
• Fliessende Deutsch- sowie gute Englischkenntnisse

* Werte statt Blabla: Kooperativ, innovativ, piratisch, eigenverantwortlich, ambitioniert - diese fünf Werte fordern wir alle und leben wir alle. * Mutig selbst denken: Wir ermutigen alle, selbst und aktiv mitzudenken. Und lieben es, wenn du noch dazu mutig, neu und anders denkst. * Unkompliziert: Wir vermeiden Unnötiges und fokussieren uns aufs Wichtige. Vom Meistern von Herausforderungen bis zum Feiern unserer Erfolge. * Flexibilität statt verbiegen: Neben Homeoffice Möglichkeiten ermöglichen wir dir bis zu 8 Wochen Workation. Zudem ist jede Position auch im 80%-Pensum möglich. * Schnelles Wachstum: Bei uns wächst und entwickelst du dich laufend. Und erhältst 2000 EDU-Punkte für deine Weiterentwicklung, damit du nicht stehenbleibst. * Modern: Bei uns kannst du täglich mit neusten Technologien arbeiten, siehe unser Tech-Radar. * Mehr als "nur" Arbeit: Nimm an unseren diversen Mitarbeiterevents wie Hackathons, Wandern, Ski fahren, Böötlen auf der Limmat, Lan Parties oder Friday Night Drinks teil und bring dich bei Interesse in unserem Techblog ein. * Weitere Benefits: Profitiere von 25 Tagen Ferien, exklusiven Mitarbeiterpreisen im Shop, Handy-, Internet- und TV-Abos zum Firmentarif und weiteren Vorteilen. Diversität ist unsere Kultur. Um das beste Team zu bilden, sind wir offen für Menschen jedes Hintergrunds. Das heisst: Bei uns haben alle die gleichen Chancen. Herkunft, Religion, Behinderung, geschlechtliche Identität, sexuelle Orientierung und Alter spielen dabei keine Rolle. Denn Inklusion bedeutet für uns, dass jede*r willkommen und jeder Beitrag wertvoll ist.