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FĂĽr Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und optimiere Algorithmen fĂĽr personalisierte Produktempfehlungen.
- Arbeitgeber: OTTO ist ein fĂĽhrendes E-Commerce-Unternehmen, das innovative Technologien nutzt.
- Mitarbeitervorteile: GenieĂźe hybrides Arbeiten, flexible Zeiten, 30 Urlaubstage und zahlreiche Mitarbeiterangebote.
- Warum dieser Job: Werde Teil eines kreativen Teams, das SpaĂź an neuen Technologien hat und echten Einfluss ausĂĽbt.
- GewĂĽnschte Qualifikationen: Erfahrung im gesamten Data Science Zyklus und Kenntnisse in Python und Machine Learning erforderlich.
- Andere Informationen: Möglichkeit zur Kontaktaufnahme mit Teammitgliedern und Einblicke in den Arbeitsplatz während des Bewerbungsprozesses.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 48000 - 84000 € pro Jahr.
Teamtext
Treibe die Zukunft des E-Commerces mit uns voran: Die Relevanz von Personalisierung und Produktempfehlungen wächst rasant und wir brauchen dich! Wir investieren in neue Technologien und in die Weiterentwicklung unserer Plattform OTTO, um die besten E-Commerce-Recommendations in Deutschland zu entwickeln.
Das Ziel unseres Teams ist es, unseren Kund*innen die relevantesten Produktempfehlungen zu bieten. Modernste Data-Science-Modelle unterstützen uns dabei, aus über 18 Millionen Produktvarianten die passenden Empfehlungen für jede*n Nutzer*in zu generieren. Wir teilen die Begeisterung für das Pairing und das Ausprobieren neuer Technologien und setzen dabei auf pragmatische Lösungsansätze. Du wirst Teil eines Teams, das mit Leidenschaft innovative Features entwickelt und dabei jede Menge Spaß hat!
Viele sprechen von „Homeoffice“ – wir von „hybrid oder mobile Work“: Du kannst bis zu 50 % deiner monatlichen Arbeitszeit remote arbeiten. Unsere Teams entscheiden dabei gemeinsam mit ihrer Führungskraft, wie sie das Gleichgewicht aus Präsenzzeiten vor Ort und mobilem Arbeiten gestalten.
Tech-Stack:
Python | Clojure | Pytorch | AWS (Kubernetes) | Linux | Apache Airflow | Triton
Dein Impact
- Du entwickelst und verbesserst Algorithmen und Modelle fĂĽr maschinelles Lernen, um die Recommendations auf otto.de zu optimieren.
- Je nach Problemstellung wählst du aus einem breiten Spektrum modernster Ansätze, von regelbasierten Ansätzen bis hin zu Transformer-Modellen.
- Du bist bei der kompletten Strecke von Konzeption, Modellierung und Live-Deployment dabei und ĂĽbernimmst gemeinsam mit dem Team die Verantwortung fĂĽr den Live-Betrieb.
- Du betreibst Feature-Engineering und implementierst Modelle fĂĽr die Ausspielung an unsere Kund*innen. Dabei fokussierst du dich auf die Steigerung der Kundenzufriedenheit auf otto.de.
- Du bist stets auf dem neuesten Stand der Forschung im Bereich Data Science und KI, um die Produktvision kontinuierlich weiterzuentwickeln und innovative Features zu gestalten.
- Du arbeitest in einem crossfunktionalen Team eng mit Produktmanager*innen, Software Engineers, Data Scientisten & Data Analysten zusammen.
- Du fühlst dich wohl in einem pragmatisch-agilen Team und schätzt den Wert von Pair Programming.
Du bist dir nicht sicher, ob die Stelle zu dir passt? – Gerne stellen wir den Kontakt zu Andreas Wand oder Benjamin Kurth aus dem Fachbereich her. Du möchtest dein künftiges Team und deinen Arbeitsplatz live erleben? – Im Rahmen deines Bewerbungsprozesses hast du zu einem späteren Zeitpunkt die Möglichkeit dazu.
Dein Profil
Must-have:
- Mehrere Jahre Arbeitserfahrung mit dem gesamten Data Science Produktzyklus von Konzeptionierung bis Produktion.
- Fundierte Kenntnisse und praktische Erfahrung mit verschiedenen Machine Learning Algorithmen.
- Du beherrschst gängige Data Science Tools in Python und bist vertraut mit Frameworks wie PyTorch und TensorFlow .
- Du hast Erfahrung mit Cloudtechnologien und Lust darauf, Modelle fĂĽr den Betrieb in der AWS zu konzipieren und zu entwickeln.
- Du bist ein*e Teamplayer*in mit SpaĂź an der Wissensvermittlung und hast ein analytisches und agiles Mindset.
- Dein Sprachniveau : Deutsch C1 (Fachkundige Sprachverwendung) und Englisch B2 (Selbstständige Sprachverwendung)
Nice-to-have:
- Abgeschlossenes Masterstudium in einem MINT-Fach oder äquivalente Erfahrung.
- Du hast Lust auf funktionale Programmierung mit Clojure.
- Du hast Erfahrung in der Arbeit mit Ranking- oder Recommendersystemen .
- Du bist vertraut im Umgang mit Verhaltensdaten im Kontext E-Commerce.
Deine Benefits
- Work-Life-Balance
Hybrides Arbeitsmodell mit bis zu 50 % remote work im Monat, Activity Based Working, flexible Arbeitszeiten (Gleitzeit), 37,5h-Woche, 30 Urlaubstage, Workation- und Sabbatical-Option - VergĂĽtung & Zusatzangebote
Urlaubs- und Weihnachtsgeld, 15 % Personalrabatt sowie zahlreiche Benefits & Mitarbeiterangebote (z. B. Events, Reisen), Altersvorsorgemodelle, Möglichkeit zur Kapitalbeteiligung, Relocation-Angebot - Fachliche & persönliche Entwicklung
Einwöchiges Onboarding, Weiterbildungsangebote wie z. B. die OTTO-Akademie, digitale Lernplattformen – u. a. Masterplan, Coaching & Mentoring, Hospitationen, Entwicklungsprogramme, Führungs- und Expertenlaufbahn, Teilnahme-Option an Fachkonferenzen - Gesundheit & Wohlbefinden
Über 30 Betriebssportarten, Meditationsraum, Achtsamkeits- und Stressmanagementkurse, Angebote für Eltern, betriebsärztliche & psychosoziale Beratung - Kultur & Zusammenarbeit
Communities & Netzwerke, Coworking & Social Spaces, Leading Principles, regelmäßige Mitarbeiterbefragungen, kostenfreie Heißgetränke und vielfältiges – auch veganes – Essensangebot, Paketshop - Mobilität
Zuschuss zum Deutschlandticket, kostenfreie Parkplätze, e-Ladesäulen, StadtRAD-Stationen
& viele Benefits mehr!
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Data Scientist | Recommendation @OTTO (w/m/d) Arbeitgeber: OTTO Gruppe
Kontaktperson:
OTTO Gruppe HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Data Scientist | Recommendation @OTTO (w/m/d)
✨Tip Nummer 1
Nutze dein Netzwerk! Sprich mit ehemaligen Kollegen oder Kommilitonen, die bereits in der Branche arbeiten. Sie können dir wertvolle Einblicke geben und möglicherweise sogar eine Empfehlung aussprechen.
✨Tip Nummer 2
Bleibe auf dem neuesten Stand der Entwicklungen im Bereich Data Science und E-Commerce. Verfolge relevante Blogs, Podcasts und Fachartikel, um deine Kenntnisse zu erweitern und interessante Gesprächsthemen für das Vorstellungsgespräch zu haben.
✨Tip Nummer 3
Bereite dich darauf vor, deine praktischen Erfahrungen mit Machine Learning und den verwendeten Tools zu demonstrieren. Überlege dir konkrete Beispiele aus deiner bisherigen Arbeit, die zeigen, wie du Probleme gelöst und Ergebnisse erzielt hast.
✨Tip Nummer 4
Zeige deine Teamfähigkeit! Bereite dich darauf vor, über deine Erfahrungen in crossfunktionalen Teams zu sprechen und wie du zur Zusammenarbeit beigetragen hast. Das ist besonders wichtig, da die Stelle viel Teamarbeit erfordert.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Data Scientist | Recommendation @OTTO (w/m/d)
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Verstehe die Anforderungen: Lies die Stellenbeschreibung sorgfältig durch und achte auf die geforderten Fähigkeiten und Erfahrungen. Stelle sicher, dass du diese in deinem Lebenslauf und Anschreiben klar hervorhebst.
Individualisiere dein Anschreiben: Gestalte dein Anschreiben spezifisch fĂĽr die Position bei OTTO. Betone deine Erfahrungen im Bereich Data Science und wie du zur Verbesserung der Produktempfehlungen beitragen kannst.
Hebe relevante Projekte hervor: FĂĽge in deinem Lebenslauf konkrete Beispiele von Projekten hinzu, an denen du gearbeitet hast, insbesondere solche, die maschinelles Lernen und Cloud-Technologien betreffen. Zeige, wie deine Arbeit zu messbaren Ergebnissen gefĂĽhrt hat.
Bereite dich auf technische Fragen vor: Da die Rolle technisches Wissen erfordert, sei bereit, ĂĽber deine Erfahrungen mit Python, PyTorch und anderen relevanten Tools zu sprechen. Ăśberlege dir, welche Herausforderungen du in frĂĽheren Projekten gemeistert hast und wie du diese Erfahrungen in das neue Team einbringen kannst.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei OTTO Gruppe vorbereitest
✨Verstehe den Tech-Stack
Mach dich mit den Technologien vertraut, die im Job verwendet werden, wie Python, PyTorch und AWS. Zeige im Interview, dass du nicht nur die Grundlagen beherrschst, sondern auch, wie du diese Technologien in der Praxis einsetzen wĂĽrdest.
✨Bereite Beispiele vor
Denke an konkrete Projekte oder Erfahrungen, die deine Fähigkeiten im Bereich Data Science und maschinelles Lernen demonstrieren. Sei bereit, über Herausforderungen zu sprechen, die du gemeistert hast, und wie du innovative Lösungen gefunden hast.
✨Teamarbeit betonen
Da die Stelle viel Teamarbeit erfordert, solltest du Beispiele für erfolgreiche Zusammenarbeit in interdisziplinären Teams parat haben. Betone, wie du deine Kommunikationsfähigkeiten und dein agiles Mindset in der Vergangenheit eingesetzt hast.
✨Aktuelle Trends im Blick
Informiere dich ĂĽber die neuesten Entwicklungen im Bereich Data Science und KI. Zeige im Interview, dass du proaktiv bist und stets bestrebt, dein Wissen zu erweitern, um innovative Features zu entwickeln.
