Senior Applied Machine Learning Engineer - Catalogue Intelligence

Wir bauen einen intelligenteren, skalierbaren Produktkatalog über mehrere Märkte hinweg. Kernfähigkeiten wie automatische Kategorisierung und Markenerkennung existieren bereits, sind jedoch noch nicht in ein System integriert, das konsequent Qualität, Entdeckung und Wachstum fördert. Diese Rolle ist für dieses System verantwortlich. Der Senior Applied ML Engineer – Catalogue Intelligence ist verantwortlich für den Aufbau der maschinellen Lernsysteme, die die Entscheidungsengine des OnBuy-Katalogs antreiben.

Kernmission

Verwandeln Sie Katalogregeln und kommerzielle Logik in automatisierte, datengestützte Systeme, die kontinuierlich die Entdeckung, Datenqualität, Preiswettbewerbsfähigkeit und Umsatzresultate verbessern.

Was Sie verantworten werden

• Sie übernehmen die Verantwortung dafür, wie Produktdaten strukturiert, validiert und auf der Plattform verwendet werden.
• Verbesserung der Klassifizierung und des Verständnisses von Produkten im großen Maßstab.
• Steigerung der Gesamtqualität der Katalogdaten und Definition dessen, was „gut“ aussieht.
• Sicherstellen, dass Produktdaten effektive Suche, Filterung und Entdeckung unterstützen.
• Identifizierung von Lücken in unserem Katalog und Aufzeigen von Wachstumschancen.
• Verbesserung der Leistung unseres Katalogs über externe Kanäle.
• Aufbau und Weiterentwicklung der Systeme und Entscheidungslogik, die dies ermöglichen, basierend auf realen Leistungs- und Datenanalysen.

Sie arbeiten mit:

• Strukturierten Daten (Katalogattribute, GTINs, Taxonomie)
• Unstrukturierten Daten (Text und Bilder)
• Verhaltensdaten (Suche, Klicks, Konversionen)

Wie Sie arbeiten werden

Sie bauen direkt mit SQL und Python auf:

• BigQuery
• Airbyte
• Google Datastream

Sie arbeiten an Datenpipelines, Informationsgewinnung und Produktions-ML-Systemen, indem Sie Regeln, Heuristiken und ML/LLMs dort anwenden, wo es sinnvoll ist. Der Fokus liegt darauf, praktische Systeme schnell zu liefern, sie mit echten Daten zu validieren und sie im Laufe der Zeit zu verbessern. Sie arbeiten eng mit Engineering, Produkt und Analytics zusammen, aber Sie werden erwartet, die Kernlogik selbst zu besitzen und zu liefern. Diese Rolle konzentriert sich nicht auf Forschung oder Offline-Modellierung. Sie werden erwartet, Systeme zu bauen, die in der Produktion arbeiten und direkt beeinflussen, wie Produkte auf der Plattform erscheinen und sich verhalten.

Erfahrungen & Fähigkeiten

• Erfahrung im Aufbau und Versand von Produktionsdaten- oder ML-Systemen mit messbarem Geschäftswert.
• Starke Python- und SQL-Kenntnisse, mit der Fähigkeit, über Datenpipelines end-to-end zu arbeiten.
• Komfort bei der Anwendung moderner Ansätze wie LLMs, multimodale Modelle und Techniken zur Informationsgewinnung und deren Überführung von Experimenten in die Produktion mit angemessener Bewertung, Überwachung und Kostenkontrolle.
• Erfahrung im Umgang mit unordentlichen, unstrukturierten oder semi-strukturierten Daten (z.B. Text, Bilder, Produktdaten).
• Fähigkeit, Systeme zu entwerfen, die Entscheidungen treffen, nicht nur Vorhersagen.
• Starkes Urteilsvermögen beim Ausbalancieren von Genauigkeit, Risiko und Geschäftsauswirkungen.
• Erfahrung mit E-Commerce- oder Marktplatzkatalogen ist von Vorteil, aber nicht erforderlich.

Wie Sie arbeiten werden

• Übernehmen Sie die Verantwortung für Probleme von Anfang bis Ende, von der Idee bis zur Produktionsauswirkung.
• Bauen Sie Systeme, die skalierbar, testbar, beobachtbar und prüfbar sind.
• Entwerfen Sie Automatisierungen unter Berücksichtigung von Vertrauensschwellen, Überwachung und Feedbackschleifen.
• Halten Sie klare Dokumentationen, Bewertungsrahmen und Versionierung für Modelle und Logik aufrecht.
• Arbeiten Sie pragmatisch und bevorzugen Sie einfache Lösungen, die schnell Wirkung zeigen.
• Kommunizieren Sie Kompromisse klar an technische und nicht-technische Stakeholder.
• Komfortabel in Umgebungen arbeiten, in denen Daten unvollständig, inkonsistent und ständig im Wandel sind.
• Arbeiten Sie mit cloudbasierten Datensystemen (GCP), bauen und implementieren Sie Datenpipelines und Produktions-ML-Workflows; Erfahrung mit Orchestrierungstools (z.B. Airflow oder ähnliches), CI/CD und Praktiken zur Bereitstellung von Modellen ist von Vorteil.

Vorteile

Das Gehalt für diese Rolle liegt zwischen £65000 und £75000, abhängig von der Erfahrung. Wir bieten auch folgende Vorteile:

• Unternehmensanteile – im Gegenzug für Ihre Unterstützung beim Wachstum bieten wir Ihnen einen Anteil am Unternehmen, das wir alle gemeinsam aufbauen.
• 25 Tage Jahresurlaub + Feiertage.
• 1 zusätzlicher freier Tag für Ihren Geburtstag.
• Programm zur Unterstützung von Mitarbeitern.
• Vorteilsplattform Perks at Work.
• Chancen zur beruflichen Entwicklung und Karrierefortschritt.

Diese Rolle ist UK-remote oder hybrid, wenn Sie in der Nähe unserer Büros in Manchester oder Bournemouth wohnen. Bitte bewerben Sie sich nur, wenn Sie das volle Recht haben, im Vereinigten Königreich zu arbeiten.

Unser Engagement

OnBuy ist ein Arbeitgeber, der Chancengleichheit bietet. Wir setzen uns dafür ein, eine faire und transparente Belegschaft zu schaffen, beginnend mit einem Rekrutierungsprozess, der nicht aufgrund von Geschlecht, sexueller Orientierung, Familienstand oder Status der zivilen Partnerschaft, Schwangerschaft oder Mutterschaft, Geschlechtsumwandlung, Rasse, Hautfarbe, Nationalität, ethnischer oder nationaler Herkunft, Religion oder Glauben, Behinderung oder Alter diskriminiert.