Entwicklung innovativer Algorithmen zur Personalisierung des Einkaufserlebnisses unter Einsatz modernster Machine-Learning-Methoden
Produktivsetzung eigener Lösungen mit vollständiger Verantwortung für Performance, Skalierbarkeit und Stabilität
Kombination von Data-Science-Expertise mit einem pragmatischen, agilen Arbeitsansatz zur Entwicklung innovativer Lösungen und Erzielung messbarer Ergebnisse in einem dynamischen Umfeld
Hinterfragen bestehender Ansätze durch Identifikation von Optimierungspotenzialen in aktuellen Retrieval- und Re-Ranking-Systemen (insbesondere bei stark regelbasierten Ansätzen) sowie Entwicklung datengetriebener Alternativen
Arbeiten in einem dynamischen, schnelllebigen Umfeld mit flachen Hierarchien, in dem eigene Ideen und Beiträge unmittelbar Wirkung entfalten können
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