Machine Learning Engineer​/Data Scientist

Als führende Schweizer E-Commerce-Plattform, mit einem Team von über 3’200 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.

In dieser Rolle als ML Engineer / Data Scientist bist du ein Problemlöser, der direkt an der Quelle ansetzt. Du arbeitest eng mit dem Software-Team, welches für unseren Wareneingang verantwortlich ist, und optimierst Prozesse von der Warenannahme bis zur Einbuchung mit intelligenten ML-Modellen. Das heisst für dich:
Du gehst auch mal selbst ins Lager, analysierst Abläufe vor Ort und installierst vielleicht sogar die Kamera für dein nächstes Computer-Vision-Modell, das einen manuellen Arbeitsschritt überflüssig macht.

• Du bist Teil eines Data-Teams, bist aber integriert in ein Software Team, das für den Wareneingang verantwortlich ist. Du arbeitest eng mit beiden Teams zusammen - den Software Entwicklern aber auch den Data Scientists. Für dich ist Zusammenarbeit wichtiger als Einzelkämpfertum.
• Zusammen mit dem Software Team denkst du dich in deren Prozesse ein, bringst dabei proaktiv kreative Lösungsvorschläge mit ein und treibst die Konzeption und Umsetzung neuer Modelle selbstständig voran.
• Du entwickelst und wartest zusammen mit dem Platformteam unsere ML Platform, um sicherzustellen, dass unsere ML-Modelle zuverlässig, effizient und skalierbar in der Produktion laufen.
• Du übernimmst eine führende Rolle bei der nahtlosen Integration unserer ML-Modelle in CI/CD-Pipelines, deren automatisiertem Retraining und der Überwachung von Leistungsabweichungen.
• Bei all dem steht für dich das Business-Ziel im Vordergrund. Wenn sich dieses durch eine einfache Heuristik erreichen lässt, bist du dir für deren Umsetzung nicht zu schade; falls hingegen ein komplexes Deep Learning Modell nötig ist, dann bist du genauso in der Lage, ein solches zu entwickeln.

• M.Sc. in Informatik, Mathematik oder Data Science (ETH/UNI/FH) oder einem verwandten Bereich; oder gleichwertige Berufserfahrung
• Mindestens 3 Jahre Erfahrung in der Produktivsetzung von ML-Modellen und der Verwaltung ihres gesamten Lebenszyklus (Deployment, Monitoring und Retraining)
• Fundierte Python-Kenntnisse mit praktischer Erfahrung im Entwickeln von Applikationen sowie dem Einsatz von ML-Bibliotheken (Numpy, Polars, pandas, PyTorch, Tensor Flow, scikit-learn). Von Vorteil Erfahrung mit C# und SQL.
• Erfahrung mit Cloud/Infrastruktur-Technologien wie Kubernetes, Docker, Airflow, Kafka, Google Big Query, CI/CD-Pipelines oder Terraform
• Leidenschaft für handfeste Logistikprozesse:
  Du willst sehen, wie deine Modelle in der realen Welt wirken und tauschst dich dafür gerne direkt mit den Kollegen im Lager aus.
• Du hast den Mut, „wie es immer gemacht wurde“ in Frage zu stellen, entsprechend effizientere, automatisierte oder effektivere Lösungen vorzuschlagen und dabei Dinge proaktiv auszuprobieren, ohne sie bis ins kleinste Detail zu planen.
• Offenheit, Neugier und Initiative zeichnen dich aus. Du nutzt deine Kreativität, um Probleme zu lösen und Ziele zu erreichen. Als Teamplayer trägst du proaktiv zum Team bei, mit Empathie und der Bereitschaft zu experimentieren.
• Die Fähigkeit, sich an kontinuierliche Veränderungen im Arbeitsumfeld anzupassen.
• Gute Deutschkenntnisse (mind. B2) und gute Englischkenntnisse sind zwingend notwendig. Das Team kommuniziert in deutsch.

• Werte statt Blabla: Kooperativ, innovativ, piratisch, eigenverantwortlich, ambitioniert – diese fünf Werte fordern wir alle und leben wir alle.
• Mutig selbst denken: Wir ermutigen alle, selbst und aktiv mitzudenken. Und lieben es, wenn du noch dazu mutig, neu und anders denkst.
• Unkompliziert: Wir vermeiden Unnötiges und fokussieren uns aufs Wichtige. Vom Meistern von Herausforderungen bis zum Feiern unserer Erfolge.
• Flexibilität statt verbiegen: Neben Homeoffice…