Data Scientist - Product Recommendations (w/m/d)

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Wer wir sind
Als führende Schweizer E-Commerce-Plattform, mit einem Team von über 3’000 Mitarbeitenden in der Schweiz, Deutschland und Serbien, sind wir auf dem Weg in neue Märkte. Unser Motor dafür ist der Wille, Bestehendes immer wieder neu zu denken. Deshalb suchen wir Menschen, die mit Leidenschaft daran arbeiten, Dinge wirklich besser zu machen. Bei uns findest du die Freiheit und das Vertrauen, eigenverantwortlich zu handeln, mit uns zu wachsen und dabei ganz du selbst zu sein.
Handle galaktisch. Und bleib du.
Als Data Scientist bist du Teil des Analytics & Data Science Teams in der Online-Shop-Area und arbeitest eng mit einem weiteren Data Scientist, einem Analysten und dem Produktteam für Produktempfehlungen zusammen. Gemeinsam entwickelt ihr die Relevanz von Empfehlungen im gesamten Shop kontinuierlich und proaktiv weiter. Dabei bearbeitest du vielfältige Problemstellungen im Bereich Recommendation, z.B. Similar Products, Zubehör, List Rankings und Product Notifications. Deine Arbeit hat direkten Einfluss darauf, wie Kundinnen und Kunden Produkte entdecken und mit dem Shop interagieren.
Deine Aufgaben
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Entwicklung robuster Machine-Learning-Lösungen in enger Zusammenarbeit mit Produktteams, inklusive Umsetzung in Produktion und Betrieb auf unserer Plattform
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Steigerung der Nutzerinteraktion durch Optimierung bestehender und Aufbau neuer Recommender-Systeme für den Content-Typ Produkte
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Kontinuierliche Verbesserung der Recommender-Systeme durch Analyse von Interaktionsdaten von Millionen Nutzern sowie klare Kommunikation der gewonnenen Erkenntnisse
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Validierung von Verbesserungen durch Definition von Erfolgskriterien und analytischen Frameworks gemeinsam mit Produkt- und Analytics-Teams
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Entwicklung von Machine-Learning-Strategien durch Abstimmung von Produktzielen mit Data-Science-Lösungen in enger Zusammenarbeit mit dem Produktteam
Deine Fähigkeiten
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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
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Sehr gute Python-Kenntnisse sowie Erfahrung mit Machine-Learning-Bibliotheken wie PyTorch, TensorFlow und scikit-learn
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Fundierte Kenntnisse in Statistik und Experimentation, inklusive Definition von Erfolgskriterien und analytischen Frameworks
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Erfahrung im Umgang mit grossen Datenmengen, inklusive fortgeschrittener SQL-Kenntnisse und Erfahrung mit Datenbanksystemen (z.B. BigQuery) zur Analyse von Nutzerinteraktionen
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Erfahrung im Bereich MLOps, insbesondere beim Deployment und Betrieb von Machine-Learning-Modellen in Produktion, z.B. mit Orchestrierungstools wie Airflow
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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
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Die Bereitschaft, „wie es immer gemacht wurde“ in Frage zu stellen und effizientere, automatisierte oder effektivere Lösungen vorzuschlagen
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Die Fähigkeit, sich an kontinuierliche Veränderungen im Arbeitsumfeld anzupassen
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Fliessende Deutsch- sowie gute Englischkenntnisse
Warum startest du bei uns?
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Werte statt Blabla:
Kooperativ, innovativ, piratisch, eigenverantwortlich, ambitioniert – diese fünf Werte fordern wir alle und leben wir alle.
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Mutig selbst denken:
Wir ermutigen alle, selbst und aktiv mitzudenken. Und lieben es, wenn du noch dazu mutig, neu und anders denkst.
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Unkompliziert:
Wir vermeiden Unnötiges und fokussieren uns aufs Wichtige. Vom Meistern von Herausforderungen bis zum Feiern unserer Erfolge.
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Flexibilität statt verbiegen:
Neben Homeoffice Möglichkeiten ermöglichen wir dir bis zu 8 Wochen Workation. Zudem ist jede Position auch im 80%-Pensum möglich.
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Schnelles Wachstum:
Bei uns wächst und entwickelst du dich laufend. Und erhältst
2000 EDU-Punkte
für deine Weiterentwicklung, damit du nicht stehenbleibst.
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Modern:
Bei uns kannst du täglich mit neusten Technologien arbeiten, siehe
unser Tech-Radar
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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.
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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.
Digitec Galaxus AG
Herr Patrick Meise

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