Mittlerer Datenwissenschaftler/Ingenieur für maschinelles Lernen in ATB-market

Willkommen in unserem Middle Data Scientist/Machine Learning Engineer-Team

Aufgaben: Entwickeln und skalieren Sie ML-Lösungen für Computer Vision, Personalisierung und Nachfrageprognosen mit spürbaren Auswirkungen auf GuV und Betriebskennzahlen Netzwerke.

Verantwortungsbereiche: 

• Aufgaben zusammen mit dem Produkt formulieren, Erfolgskennzahlen und erwarteten Geschäftseffekt ermitteln; 
• Entwerfen Sie Ansätze (CV/Recsys/TS), wählen Sie Metriken (NDCG@K, wMAPE usw.) und Validierungsmethoden aus; 
• Vollständiger ML-Zyklus: Datenvorbereitung, Experimente, Validierung, Produktionsbereitstellung; 
• Interpretierbarkeit, Drift-/Degradationskontrolle, Risikomanagement; 
• Unterstützung der Daten-/Modellqualität, Dokumentation, Übergabe an verwandte Teams; 
• Einzelhandelsfälle: Lebenslauf in der Halle/bei SCO (Warteschlangen, Anomalien, Preisschilder/Planogramme, Engpässe), Missionspersonalisierung (Kaltstart, multimodale Funktionen), Nachfrageprognose mit Promo-Uplift und Kannibalisierung.

Erfolgskriterien (Beispiele):

1. Reduzierung von Lagerbeständen um 10 %, 
2. 3–4 % Steigerung bei NDCG@K,
3. 10 –15 % Reduzierung bei MAPE nach SKU/Filiale.

Anforderungen:

• 3+ Jahre in ML/DS, Produktionsfälle in Lebensläufen oder Erfahrungsberichten oder Zeitreihen; 
• Fortgeschrittenes Python, klassische ML/DL-Praktiken, SQL auf Produktionsebene; 
• Verständnis des lokalen ML-Lebenszyklus und der Interaktion mit Data Engineering und MLOps.

Wäre ein Plus:

• Erfahrung im Einzelhandel/FMCG; Arbeiten mit Videos/Bildern aus Geschäften, Transaktionen, Werbeaktionen; 
• A/B-Experimente, Inkrementalität, Berichterstattung über Geschäftsergebnisse.
• Bestandsbezogene Empfehlungen, Betrugsbekämpfung auf SCO, multimodale Funktionen.

Technischer Stack (on-prem): 

1. Core ML/DL: Python, PyTorch, OpenCV, Albumentations, YOLOv8–v10 oder Detectron2, TrOCR oder Tesseract. Empfehlungen: NVIDIA Merlin oder Transformers4Rec, implizit (ALS), LightFM, Neuordnung. Vektoren/Suche: FAISS, PostgreSQL+pgvector, Milvus oder Qdrant. TFT.
2. Datenverarbeitung: Pandas oder Polars, Spark oder Flink.
3. Experiment-Tracking/Registrierung: MLflow (Tracking/Registry/Serving).
4. Feature Store: Feast (Selbsthost).
5. Infra/Container: Docker, Kubernetes oder OpenShift.

NLP/LLM-Plattform 

1. NLP-Kern: Hugging Face Transformers, Datasets, Tokenizers, SentencePiece, spaCy|Stanza (UK), Sacremoses.  
2. LLM-Portion: vLLM|Hugging Face TGI; TensorRT-LLM|llama.cpp/gguf (nach Ressourcenprofil).  
3. RAG: OpenSearch (BM25) plus Re-Ranker, Chunking und Ingest, Hybridsuche mit FAISS|pgvector oder Milvus|Qdrant.  
4. Bewertung: ROUGE, BLEU, METEOR, BERTScore, MTEB, Recall@K, MRR, NDCG. Sicherheit/PII: Microsoft Presidio. 

Das Unternehmen bietet:

Möglichkeit zur beruflichen und beruflichen Weiterentwicklung;
• Schulungen.

Kontaktperson: Kateryna, Telefon.0984567857 (t.me/KaterynaB_HR)