Team Lead Data Scientist | hybrid (office/remote) (w/m/d)

Im Headquarter der Otto Group in Hamburg die Zukunft des E-Commerce vorantreiben, und die Innovationskraft unseres Konzerns erleben.In den Teams der Otto Group Funktionsbereiche steuern wir erfolgreich 123 nationale und internationale Einzelgesellschaften und entwickeln die Strategie der Otto Group täglich weiter. Das klingt spannend? Dann starten wir gemeinsam durch.

Wir sind ein 40-köpfiges Team von Tech-Enthusiasten, die innovative Daten- und KI-Produkte entwickeln. Von Chatbots über Verkaufsprognosen bis hin zur Bilderzeugung nutzen wir sowohl traditionelle Methoden des maschinellen Lernens als auch neueste generative KI. In agilen Teams arbeiten wir gemeinsam an schnellen und wirkungsvollen Ergebnissen, von der ersten Idee bis zum Betrieb in der Produktion. Wir schätzen Neugier, Kreativität und Zusammenarbeit und fördern dies durch Hacking- und Innovationstage sowie interne Meetups. Unser riesiger Datenpool ermöglicht es uns, beeindruckende Datenprodukte schnell zu entwickeln.

Viele sprechen von „Homeoffice“ – wir von „hybrid oder mobile Work“: Unsere Teams entscheiden gemeinsam mit ihrer Führungskraft, welches Gleichgewicht aus mobilem Arbeiten (remote) und Präsenzzeiten vor Ort für sie sinnvoll ist. Typischerweise treffen sich die Produktteams 1-2 Mal pro Woche im Büro.

Du kannst uns gerne auch in Teilzeit (32 h/Woche) arbeiten.

Tech-Stack:

• Google Cloud Platform | AWS
• SQL | Docker | GitHub | Terraform
• Python: Sklearn | Pytorch | Pandas

• Entwickle Dein Team weiter, um uns zu ermöglichen stets State-of-the-Art ML/AI-aaS Dienste zu entwickeln.
• Entwickele Ideen zusammen mit unseren Kolleg*innen aus dem Otto Group Consulting um AI-Lösungen für die Geschäftsprozesse der Otto Group zu finden.
• Von Ideen zur Aktion: Übersetze Ideen in Prototypen und dann in die Produktion unter Verwendung der besten Praktiken von MLOps. Diese Rolle geht über das reine Modellieren in Jupyter Notebooks hinaus. Du wirst auch dafür verantwortlich sein, Data-Science-Lösungen bereitzustellen, zu warten und unsere Lösungen weiterzuentwickeln.
• Übernehme Verantwortung: Sei verantwortlich für Features und Produkte von der Entstehung bis zur Bereitstellung. Deine Beiträge werden den Erfolg und die Weiterentwicklung unserer Lösungen direkt beeinflussen.
• Teamgetriebene Entwicklung: Beeinflusse unsere Produkte und fördere eine kollaborative Kultur durch Code-Reviews, Pair Programming und Wissensaustausch.
• Bleib auf dem neuesten Stand: Aktualisiere kontinuierlich deine Fähigkeiten und dein Wissen mit den neuesten Branchentrends und Technologien.

Du bist dir nicht sicher, ob die Stelle zu dir passt? – Gerne stellen wir den Kontakt zu Christian Rammig dem Geschäftsführer der data.works her. Du möchtest dein künftiges Team und deinen Arbeitsplatz live erleben? – Im Rahmen deines Bewerbungsprozesses hast du zu einem späteren Zeitpunkt die Möglichkeit dazu.

Um dich und deine Skills besser kennenzulernen, wird dich im Bewerbungsprozess eine Python Coding-Challenge erwarten.

Must-have:

• Erste Führungserfahrung- auch lateral in Produktteams
• Fähigkeit komplexe Sachverhalte stakeholdergerecht aufzuarbeiten
• Fähigkeit, Ideen in Prototypen und dann in die Produktion zu überführen und Verantwortung für alle Schritte im Produktlebenszyklus zu übernehmen
• Umfangreiche Erfahrung mit spezialisierten Machine-Learning-Bibliotheken zur Entwicklung von Modellen mit sauberem, skalierbarem und produktionsreifem Code
• Umfassendes Wissen über statistische Methoden und algorithmische Techniken und die Fähigkeit, diese zur Lösung von Datenproblemen anzuwenden
• Sprachniveau: Deutsch C1 (fachkundige Sprachverwendung) und Englisch C1 (fachkundige Sprachverwendung)

Nice-to-have:

• Erfahrung mit dem Deployment von Modellen auf Cloud-Plattformen wie GCP oder AWS
• Erfahrung mit DevOps-Technologien wie Docker, Kubernetes und CI/CD
• Erfahrung mit Cloud infrastructure-as-code (IaC) Tools wie Terraform oder AWS CloudFormation
• Spezielles Wissen in einem Machine-Learning-Bereich wie Graphentheorie, Modelloptimierung, Zeitreihenanalyse, Natural Language Processing (NLP) oder Clustering

• Flexible Arbeitszeiten bei 40h-Regelarbeitszeit (Vollzeit) mit Gleitzeitkonto
• Hybrides Arbeitsmodell und Workation-Möglichkeit
• 30 Tage Urlaub im Jahr
• Bezuschusstes Bike Leasing-Angebot und Deutschlandticket
• Individuelle Weiterbildungsangebote (z. B. Konferenzbesuche, individuelle Trainings, Inhouse-Schulungen etc.)
• 15 % Rabatt auf Artikel des Händlers OTTO auf otto.de und Vergünstigungen bei weiteren Konzerngesellschaften
• Weitere Vergünstigungen durch Corporate Benefits-Programm (z. B. Rabatte für Events und Reisen)
• Attraktive betriebliche Altersvorsorgemodelle und Möglichkeit zur Kapitalbeteiligung
• Coworking & Social Spaces, kostenfreie Heißgetränke und vielfältiges – auch veganes – Essensangebot