Das Unternehmen ist ein eigenfinanziertes Familienunternehmen und betreibt ein umfangreiches Filialnetz mit ca. 4.700 Standorten in 34 Ländern. Mit einem Jahresumsatz von über 8,7 Milliarden Euro zählt es zu den erfolgreichsten Online-Shops für Schuhe in Europa. Das Unternehmen beschäftigt mehr als 49.000 engagierte Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter weltweit und bietet seinen Angestellten einen sicheren Arbeitsplatz. In der Rolle des (Senior) ML Engineers / Data Scientists sind Sie verantwortlich für die Entwicklung und den Betrieb kundenzentrierter Daten- und Feature-Modelle, die als Grundlage für Machine Learning, Customer Relationship Management und Analytics-Anwendungen dienen. Zu Ihren Aufgaben gehört die Verarbeitung verschiedener Datenarten sowie die Konzeption skalierbarer Datenstrukturen in Zusammenarbeit mit Data Engineers und Plattform-Teams. Sie entwickeln robuste ML-Features für kundenzentrierte Modelle, stellen Konsistenz und Data Governance sicher und begleiten Teams von der Konzeptphase bis zum produktiven Betrieb. Sie arbeiten eng mit verschiedenen Fachbereichen zusammen, um datengetriebene Produkte zu schaffen, die direkt in Geschäftsentscheidungen einfließen und setzen dabei moderne Technologien ein, um das Geschäft zu optimieren und die Kundenzufriedenheit zu steigern.

Der ideale Kandidat hat ein abgeschlossenes MINT-Studium, wobei ein PhD von Vorteil ist. Sie bringen mindestens 5 Jahre Erfahrung in den Bereichen Data Engineering, ML Engineering oder Customer Analytics mit, davon mindestens 3 Jahre in einem produktiven ML-Umfeld. Exzellente Kenntnisse in SQL und Python sind unerlässlich, ebenso ein tiefgreifendes Verständnis von Feature Engineering und ML-Pipelines. Sie sind mit den typischen Herausforderungen produktiver ML-Systeme vertraut, wie Feature Stability, Data Drift und MLOps. Zudem sollten Sie Erfahrung in der Versionierung, im Testing sowie in CI/CD-Architektur-Patterns haben und in der Lage sein, skalierbare Datenprodukte zu entwickeln. Ein hohes Maß an Teamfähigkeit, eine pragmatische Hands-on-Mentalität sowie sehr gute Deutschkenntnisse sind erforderlich, während gute Englischkenntnisse ebenfalls vorausgesetzt werden.