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ALTEN
FYUL
Staff Data Scientist (Remote in Europa)
Deutschland
Tallinn, Estonia · Berlin, Berlin, Germany · Vilnius, Vilnius County, Lithuania · Amsterdam, North Holland, Netherlands · Lisbon, Portugal · Barcelona, Catalonia, Spain · Capon Bridge, West Virginia, United States
Python
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Über die Rolle
Wir suchen einen Staff Data Scientist, der die technische Ausrichtung, Skalierung und Weiterentwicklung unserer zentralen KI-Fähigkeiten in zwei eng miteinander verbundenen Bereichen leitet:
Suche, Ranking & Empfehlungen: Weiterentwicklung unserer mehrstufigen Retrieval- und Ranking-Systeme (Two-Tower-Netzwerke, Vektorsuche/ANN, LTR), um die Katalogentdeckung für physische Produkte und Designs zu optimieren, mit besonderem Fokus auf multimodale und Sequenz-Embeddings.
Generative KI & Visuelles ML: Skalierung unserer Bild-Intelligence-Pipeline durch die Kombination multimodaler generativer Modelle mit klassischer und moderner Computer Vision. Sie steuern Systeme, die reichhaltige Features und Embeddings für Empfehlungs-Engines generieren, sowie Tools, die Händler bei der Inhaltserstellung, intelligenten Produktfreistellung und automatisierten visuellen Asset-Verarbeitung unterstützen.
Sie leiten die Modellierungsstrategie und arbeiten eng mit unseren Data-Science- und machine learning-Engineering-Teams zusammen, um unsere Produktionssysteme von ersten Erfolgen hin zu einer KI-Infrastruktur auf Enterprise-Niveau zu führen.
Ihre täglichen Aufgaben umfassen
Leitung & Skalierung von Empfehlungs- und Suchsystemen
- Leitung der architektonischen Ausrichtung für Candidate-Retrieval, Multi-Objective-Ranking und Learning-to-Rank (LTR)-Modelle für Produkt- und Designempfehlungen.
- Weiterentwicklung unserer Personalisierungs-Engines unter Einbeziehung von Sequenz-Embeddings aus Händlerhistorie, Nischentrends und Verkaufsleistungssignalen, um die besten Produkte und Designs hervorzuheben.
- Verknüpfung nachgelagerter Händlerverkaufs- und Konversionsdaten mit vorgelagerten Designgenerierungs- und Candidate-Ranking-Modellen, um die Relevanz der Empfehlungen kontinuierlich zu verbessern.
Vorantreiben von KI-Designgenerierung & Vision-Pipelines
- Überwachung von Bildgenerierungs-Pipelines, die LLMs/multimodale Modelle mit deep learning-Architekturen (z. B. Diffusionsmodelle, UNets, Vision Transformers) kombinieren, um konversionsstarke Designs für Händler zu erstellen.
- Vertiefung unserer klassischen Computer-Vision-Fähigkeiten (OpenCV) neben deep learning-Vision-Modellen (z. B. ResNet, CNNs, YOLO/Segmentierungsnetzwerke) für Freistellung, automatisierte Hintergrundentfernung, Qualitätsanalyse von Druckbereichen und Asset-Validierung.
Vorantreiben von End-to-End-Produktinnovation (Fokus auf Maker)
- Agieren als Product Engineer mit voller technischer Autonomie über den gesamten Stack – von der Auswahl grundlegender Modelle (Fine-Tuning, Prompt Engineering, Self-Hosting) bis hin zu Serving-Pipelines und frontend-Workflows.
- Schnelles Prototyping, Iteration und Bereitstellung vollständiger agentischer Pipelines und ML-Features unter Nutzung KI-gestützter Entwicklung (Gemini für Ideation und Forschung; Claude Code und Claude Cowork für die schnelle Implementierung).
Technische Führung, Governance & Mentoring
- Definition und Verfeinerung von Online/Offline-Evaluierungs-Frameworks (NDCG, MRR, visuelle Qualitätsmetriken, Steigerung der Händlerkonversion) und Überwachung unserer kontinuierlichen A/B-Teststrategie.
- Steuerung strategischer Make-vs-Buy-Entscheidungen, API vs. selbst gehostetes Fine-Tuning (z. B. Open-Vision-Modelle, LLMs/multimodale Modelle) sowie Inferenzoptimierung.
- Festlegung von Standards für angewandtes ML im gesamten Unternehmen, Mentoring von Senior ICs, Durchführung von Design-Reviews und Förderung einer Kultur, die messbaren geschäftlichen Mehrwert liefert.
Ihre Qualifikationen
- Erfahrung: 8+ Jahre praktische Erfahrung im Aufbau, der Bereitstellung und Skalierung von ML-Produktionssystemen mit einer nachgewiesenen Erfolgsbilanz in der technischen Führung auf Staff-Ebene.
- Expertise in Suche & RecSys: Fundierte Fachkenntnisse in moderner Suche, Candidate-Generation und Empfehlungsarchitekturen (Two-Tower-Modelle, ANN-Vektorindizierung, Transformer-Reranker, Learning-to-Rank-Algorithmen).
- Expertise in Computer Vision & generativer KI: Praktische Erfahrung mit klassischem CV (OpenCV) und modernen Vision-Architekturen (CNNs, Vision Transformers, Diffusionsmodelle, multimodale LLMs/CLIP) für Bildverarbeitung und generative Workflows.
- Closed-Loop-ML: Nachgewiesene Fähigkeit, Systeme zu entwickeln, die nachgelagerte Geschäftsergebnisse (Klicks, Konversionen, Verkäufe) in die vorgelagerte Modelltrainings- und Generierungslogik zurückführen.
- Technischer Stack: Fließende Beherrschung von Python und dem modernen KI/ML-Stack, verankert in PyTorch für deep learning und Vision-Modelle, neben LLM-Orchestrierung und agentischen Frameworks (z. B. LangChain, LangGraph). Praktische Erfahrung mit Produktions-Serving-Mustern (FastAPI, ereignisgesteuerte asynchrone Verarbeitung), MLOps-Tools (CometML, Flyte) und Cloud-Data-Warehouses (Snowflake).
- KI-gestützter Workflow: Komfort im Umgang mit KI-Tools im gesamten Workflow – Gemini für Ideation und Forschung, neben Claude Code und Claude Cowork für schnelles Prototyping, Systemdesign und die Entwicklung von Produktionscode.
- Product-Maker-Mindset: Nachgewiesene Erfolgsbilanz bei der Übernahme der vollen technischen Verantwortung für End-to-End-Features. Sie behandeln ML-Systeme als Produkte und treffen gerne architektonische Entscheidungen über den gesamten Stack hinweg, von der Modellauswahl bis zur frontend API-Integration.
- Wünschenswert: Erfahrung im E-Commerce, auf zweiseitigen Marktplätzen oder Creator-Plattformen.
Unser Stack & Tooling
- Deep Learning & Computer Vision: PyTorch, OpenCV, Hugging Face Transformers, Diffusers
- LLMs & Agentische Systeme: LangChain, LangGraph; gehostete APIs (Gemini, OpenAI) und offene multimodale Modelle (FLUX, Qwen); Claude Code und Claude Cowork für Software Engineering
- Suche & Retrieval: Vektordatenbanken (Qdrant / Pinecone / FAISS), Two-Tower-Ranking, Snowflake
- Workflows, MLOps & Experimentierung: Flyte für Workflow-Orchestrierung; CometML für Experiment-Tracking, Modell-Registry und CI/CD-Artefaktmanagement; Amplitude für A/B-Tests und Feature-Flags
Wir sind ein Arbeitgeber, der Chancengleichheit fördert. Wir setzen uns für Vielfalt und Inklusion ein und treffen Einstellungsentscheidungen ausschließlich auf der Grundlage von Qualifikationen, Leistung und Berufserfahrung.
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AS Printful Latvia (Reg.-Nr. 40203050078)
Was wir bieten
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FYUL ist die Engine, die On-Demand-Commerce in globalem Maßstab antreibt.
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