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Hamburg, Germany
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Full-time (> 32 hours)
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Expert
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Artificial Neural Networks
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Databases
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DevOps
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Python (Programming Language)
MATLAB
Machine Learning
NumPy
OpenCV
Tensorflow
SQL Databases
Pytorch
Google Vertex AI
Deep Learning
Julia
Generative AI
Gaussian
Pandas
Gitlab-ci
Kubernetes
Infrastructure Automation Frameworks
CrewAI
Dask
Google Bigquery
Hashicorp
Machine Learning Operations
Streamlit Framework
Terraform
Docker
Requirements
- Sehr gute Kenntnisse in Python oder Erfahrung mit mindestens einer wissenschaftlichen Programmiersprache (z. B. MATLAB, R, Julia, C++)
- Sehr gute SQL-Kenntnisse sowie Erfahrung mit analytischen und/oder transaktionalen Datenbanksystemen
- Theoretisches VerstÀndnis von Machine-Learning-Prinzipien sowie praktische Erfahrung im Aufbau, Training und Iterieren von Modellen
- Nachgewiesene Erfahrung in der Entwicklung und Produktivsetzung von Machine-Learning-Lösungen mit messbarem Business-Impact
- Fundiertes VerstĂ€ndnis von Datenstrukturen, Algorithmen sowie Tools zur effizienten Verarbeitung groĂer Datenmengen (z. B. pandas, NumPy, Dask, Apache Arrow, Polars)
- Erfahrung im Design, Aufbau und Betrieb von Data Pipelines
- Vertrautheit mit cloudbasierten Plattformen fĂŒr Modelltraining und -bereitstellung (z. B. GCP Vertex AI, Amazon SageMaker)
- Solides VerstÀndnis statistischer Methoden zur Modellevaluation
- Erfahrung im Umgang mit Big Data sowie der Analyse groĂer DatensĂ€tze mithilfe statistischer und Machine-Learning-Methoden
- Kenntnisse im Bereich DevOps sowie Erfahrung mit CI/CD-Tools (z. B. GitLab CI/CD, HashiCorp Terraform) von Vorteil
- Interesse bzw. Erfahrung im Bereich Generative AI und agentenbasierter Frameworks (z. B. LangChain, ADK, CrewAI, Pydantic AI) von Vorteil
- VerstÀndnis von Recommendation-, Retrieval- und Re-Ranking-Systemen im E-Commerce- und Retail-Umfeld von Vorteil
- FÀhigkeit, komplexe Machine-Learning-Konzepte sowohl technischen als auch nicht-technischen Stakeholdern verstÀndlich zu vermitteln
- Nachweisliche Erfahrung in der Zusammenarbeit im Team sowie im Aufbau von Standards und Best Practices fĂŒr den Einsatz von Machine-Learning-Modellen
- Proaktive Haltung im Wissensaustausch sowie Förderung eines schnellen, iterativen Entwicklungsumfelds
- Sehr gute schriftliche und mĂŒndliche KommunikationsfĂ€higkeiten in Englisch
Nice to Have
- Erfahrung mit Google BigQuery sowie Zeitreihen- und (Graph-)Neuronalen Netzen
- Kenntnisse in statistischem Testing und Gaussian Processes
- Fundierte Erfahrung mit Computer-Vision-Libraries (z. B. OpenCV, TensorFlow, PyTorch)
- Erfahrung im Betrieb von Machine-Learning-Pipelines mit MLOps-Frameworks (z. B. MLflow, Kubeflow)
- Erfahrung mit Deep-Learning-Libraries (z. B. TensorFlow, PyTorch)
- Erfahrung im Aufbau interaktiver Dashboards (z. B. Streamlit, Voila, Gradio)
- Erfahrung mit GCP oder AWS inkl. Infrastructure-as-Code und CI/CD-Pipelines
- Praktische Erfahrung mit Docker
Benefits & conditions
MonetaryAmount EUR QuantitativeValue 85000 70000 YEAR 2026-10-26T17:10:49Z
- Entwicklung innovativer Algorithmen zur Personalisierung des Einkaufserlebnisses unter Einsatz modernster Machine-Learning-Methoden
- Produktivsetzung eigener Lösungen mit vollstĂ€ndiger Verantwortung fĂŒr Performance, Skalierbarkeit und StabilitĂ€t
- Kombination von Data-Science-Expertise mit einem pragmatischen, agilen Arbeitsansatz zur Entwicklung innovativer Lösungen und Erzielung messbarer Ergebnisse in einem dynamischen Umfeld
- Hinterfragen bestehender AnsÀtze durch Identifikation von Optimierungspotenzialen in aktuellen Retrieval- und Re-Ranking-Systemen (insbesondere bei stark regelbasierten AnsÀtzen) sowie Entwicklung datengetriebener Alternativen
- Arbeiten in einem dynamischen, schnelllebigen Umfeld mit flachen Hierarchien, in dem eigene Ideen und BeitrĂ€ge unmittelbar Wirkung entfalten können, Wir sehen es als unsere Verantwortung, ein Umfeld zu schaffen, in dem sich alle so willkommen fĂŒhlen können, wie sie sind. Unterschiedliche HintergrĂŒnde und Perspektiven machen uns stĂ€rker und prĂ€gen unsere Kultur. WofĂŒr wir intern stehen, dafĂŒr stehen wir auch als Marke: Akzeptanz, Inklusion und ein fairerer Umgang mit Mode. FULL_TIME Organization https://startup.jobs/logos/30889 ABOUT YOU SE & Co. KG https://corporate.aboutyou.de/ Startups Place PostalAddress Germany
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