Auf einen Blick
- Aufgaben: Leite die technische Richtung für KI-Systeme und entwickle innovative Lösungen im Bereich Datenwissenschaft.
- Unternehmen: FYUL, ein schnell wachsendes Unternehmen im Bereich On-Demand-Commerce mit globaler Reichweite.
- Vorteile: Flexible Arbeitszeiten, private Krankenversicherung und zusätzliche bezahlte Urlaubstage für dein Wohlbefinden.
- Weitere Informationen: Dynamisches Arbeitsumfeld mit Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung und aufregenden Teamevents.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der KI und arbeite an spannenden Projekten mit einem unterstützenden Team.
- Qualifikationen: Mindestens 8 Jahre Erfahrung in der Entwicklung von ML-Systemen und Expertise in Computer Vision.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 49500 - 60500 € pro Jahr.
Wir suchen einen Staff Data Scientist, um die technische Richtung, Skalierung und Evolution unserer Kern-AI-Fähigkeiten in zwei eng verbundenen Bereichen zu leiten:
- Suche, Ranking & Empfehlungen: Verbesserung unserer mehrstufigen Abruf- und Rankingsysteme (Two-Tower-Netzwerke, Vektor-Suche/ANN, LTR), um die Katalogentdeckung für physische Produkte und Designs zu optimieren, mit besonderem Fokus auf multimodale und sequenzielle Einbettungen.
- Generative AI & Visuelle ML: Skalierung unserer Bildintelligenzpipeline durch Kombination multimodaler generativer Modelle mit klassischer und tiefer Computer Vision.
Sie werden Systeme vorantreiben, die reichhaltige Merkmale und Einbettungen für Empfehlungssysteme generieren, sowie Werkzeuge, die Händlern bei der Inhaltserstellung, intelligentem Produktdelayering und automatisierter visueller Asset-Verarbeitung helfen.
Ihre täglichen Aufgaben umfassen:
- Leitung und Skalierung von Empfehlungs- und Suchsystemen.
- Führung der architektonischen Richtung für Kandidatenabruf, multiobjektives Ranking und Learning-to-Rank (LTR)-Modelle.
- Verbesserung unserer Personalisierungsmaschinen unter Einbeziehung von Sequenzeinbettungen der Händlerhistorie, Nischentrends und Verkaufsleistungssignalen.
- Verknüpfung von Verkaufs- und Konversionsdaten der Händler mit den Modellen zur Generierung von Designs und Kandidatenranking.
- Überwachung von Bildgenerierungspipelines, die LLMs/multimodale Modelle mit tiefen Lernarchitekturen kombinieren.
- Vertiefung unserer klassischen Computer Vision-Fähigkeiten (OpenCV) neben tiefen Lernmodellen.
Erfahrung:
- 8+ Jahre praktische Erfahrung im Aufbau, der Bereitstellung und Skalierung von Produktions-ML-Systemen.
- Expertise in Suche & RecSys: tiefes Wissen in modernen Such-, Kandidatengenerierungs- und Empfehlungsarchitekturen.
- Expertise in Computer Vision & generativer AI: praktische Erfahrung mit klassischer CV und modernen tiefen Vision-Architekturen.
- Closed-loop ML: nachgewiesene Fähigkeit, Systeme zu bauen, die Geschäftsergebnisse zurück in das Modelltraining einspeisen.
- Technischer Stack: fließend in Python und dem modernen AI/ML-Stack, verankert in PyTorch.
- AI-unterstützter Workflow: Komfort im Umgang mit AI-Tools über den gesamten Workflow.
- Produktmacher-Mindset: nachgewiesene Fähigkeit, die volle technische Verantwortung für End-to-End-Funktionen zu übernehmen.
Nice to have:
- Erfahrung im E-Commerce, zweiseitigen Marktplätzen oder Creator-Plattformen.
Unser Angebot:
- Ein globales, inklusives Team, das ebenso unterstützend wie ehrgeizig ist.
- Die Möglichkeit, remote oder in einem modernen Büro in Riga zu arbeiten.
- Flexible Arbeitszeiten.
- Private Krankenversicherung.
- 2 zusätzliche bezahlte Tage zur Fokussierung auf Ihr geistiges oder körperliches Wohlbefinden.
- 1 zusätzlicher bezahlter Tag zur Feier eines Geburtstags oder einer anderen Feier Ihrer Wahl.
- Zugang zu Mentoring, internen Meetups und Hackathons.
- Kostenloses und gesundes Mittagessen, wenn Sie im Büro in Riga arbeiten.
- Gestalten und bestellen Sie Ihre eigene Merchandising-Produkte mit einem Mitarbeiterrabatt.
- Spannende Teambuilding-Events und Partys.
FYUL ist die treibende Kraft hinter dem On-Demand-Handel in globalem Maßstab. Wir sind ein schnell wachsendes globales Unternehmen, das sich dafür einsetzt, großartige Marken, großartige Erlebnisse und großartige Menschen zu fördern.
Staff Data Scientist ( Remote in Europe) Arbeitgeber: FYUL
FYUL ist ein hervorragender Arbeitgeber, der eine dynamische und unterstützende Arbeitsumgebung bietet, in der Innovation und Teamarbeit im Mittelpunkt stehen. Mit flexiblen Arbeitszeiten, der Möglichkeit, remote oder in einem modernen Büro in Riga zu arbeiten, sowie umfangreichen Weiterbildungs- und Mentoring-Möglichkeiten fördert das Unternehmen das persönliche Wachstum seiner Mitarbeiter. Darüber hinaus sorgt ein globales, inklusives Team für eine Kultur, die Vielfalt schätzt und spannende Teambuilding-Events organisiert, was FYUL zu einem attraktiven Arbeitsplatz für alle macht, die bedeutungsvolle und erfüllende Karrieren anstreben.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Staff Data Scientist ( Remote in Europe) erhalten könntest
✨Wende dich an die richtigen Communities
Schau dir Online-Communities und Foren an, die sich um Data Science drehen, wie Kaggle oder GitHub. Engagiere dich dort aktiv, teile deine Projekte und lerne von anderen – das wird dir helfen, nicht nur einen Fuß in die Tür zu bekommen, sondern auch wertvolle Kontakte zu knüpfen.
✨Präsentiere deine Daten-Projekte
Baue ein Portfolio auf, das deine besten Projekte zeigt. Nutze Plattformen wie GitHub oder eine persönliche Webseite, um deine Arbeiten zu veröffentlichen. Arbeitgeber im Data Science-Bereich schauen oft direkt auf praktische Erfahrungen, also zeig, was du drauf hast!
✨Nimm an Meetups und Hackathons teil
Besuche lokale Data Science-Meetups oder nehme an Hackathons teil. Diese Veranstaltungen sind nicht nur super, um dein Wissen zu erweitern, sondern auch Gold wert für Networking. Du lernst Fachkollegen kennen und kannst auf Lockere Art und Weise Eventualjobs ergattern.
✨Direkte Bewerbungen über unsere Seite
Vergiss nicht, direkt auf unserer Website nach Stellenangeboten bei FYUL zu schauen. Hier kannst du dich auf offene Datenwissenschaftsstellen bewerben und zeigst damit direktes Interesse, das viele Arbeitgeber schätzen!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Staff Data Scientist ( Remote in Europe) mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Lass deine Daten sprechen!:In einem Bereich wie Data Science ist es entscheidend, dass du deine praktischen Fähigkeiten präsentierst. Wenn du an Projekten gearbeitet hast, die deine Analysefähigkeiten oder dein Wissen über Machine Learning demonstrieren, teile sie in deinem Lebenslauf oder füge einen Link zu deinem GitHub-Portfolio bei. Die Daten, die du analysiert hast, und die Tools, die du verwendest, sollten klar hervorgehoben werden.
Ergebnisse quantifizieren!:Unterstütze deine Erfahrung mit quantifizierbaren Ergebnissen. Zeige, wie du durch deine Analysen oder Modelle zur Entscheidungsfindung beigetragen hast oder wie deine Berechnungen den Rohdaten neue Erkenntnisse entlockt haben. Arbeitgeber in der Data Science sind oft an konkreten Verbesserungen und Effizienzsteigerungen interessiert!
Erläutere deine Lernbereitschaft!:Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, zeige in deinem Anschreiben, dass du bereit bist, zu lernen und dich weiterzuentwickeln. Sprich über deine Neugier für neue Technologien oder Methoden im Data Science Bereich. Vielleicht hast du auch Kurse besucht oder Zertifikate erworben, die deine Begeisterung zeigen!
Die richtige technische Sprache!:Achte darauf, dass deine Bewerbung alle relevanten technischen Begriffe enthält, die in der Data Science gebräuchlich sind. Nenne spezifische Programmier- und Analysetools wie Python, R oder SQL, die du beherrschst. Dies macht es für die Rekrutierer einfacher, schnell zu erkennen, dass du für die Rolle als Staff Data Scientist ( Remote in Europe) bei FYUL gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei FYUL vorbereitet
✨Bereite deine technischen Skills vor
In einem Vorstellungsgespräch für eine Data-Science-Position wird oft dein Wissen über Tools wie Python, R oder SQL getestet. Mach dich mit gängigen Algorithmen und deren Einsatzmöglichkeiten vertraut, denn technische Fragen können schnell kommen. Lass uns sicherstellen, dass du in diesen Bereichen glänzt!
✨Verschaffe dir einen Überblick über Projekte
Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, ist es wichtig, dass du konkrete Erfahrungen und Projekte vorweisen kannst. Wenn du bereits an Data-Science-Projekten gearbeitet hast, sei bereit, diese in der Tiefe zu erläutern und zu diskutieren, wie du die Probleme gelöst hast. Dein Portfolio kann hier einen echten Unterschied machen!
✨Vorbereitung auf case studies
In Data-Science-Interviews sind case studies und praktische Probleme häufig Teil des Gesprächs. Übe, wie du strukturiert und logisch an solche Aufgaben herangehst. Arbeitgeber möchten sehen, wie du Daten analysierst und Lösungen entwickelst – bring also deine analytischen Fähigkeiten mit!
✨Zeige deine Leidenschaft für Daten
Mehr denn je geht es bei einer Vollzeitstelle darum, dass du nicht nur die Skills hast, sondern auch wirklich für das Feld brennst. Teile Anekdoten oder Erfahrungen, die zeigen, wie du zur Datenwissenschaft gekommen bist und was dich fasziniert. Diese Begeisterung kann für FYUL entscheidend sein!
