Staff Data Scientist (Remote in Europa)

🔥 vor 16 Minuten

🌐 Polen, Estland, +5 weitere Länder – Remote

🇵🇱 Polen – Remote 🇪🇪 Estland – Remote 🇪🇸 Spanien – Remote 🇱🇹 Litauen – Remote 🇵🇹 Portugal – Remote 🇩🇪 Deutschland – Remote 🇳🇱 Niederlande – Remote

⏰ Vollzeit

🔴 Experte

📊 Data Scientist

👻 Geisterscore 10%

Was es bedeutet: wie wahrscheinlich diese Stelle offen bleibt, ohne dass aktiv eingestellt wird.So liest du es: 60 % oder höher heißt, wir halten das für einen Geisterjob. Niedrigere Werte sind weniger bedenklich.Wie wir werten: Dauer offen, Neuveröffentlichungen, offene Stellen vs Teamgröße, wie schnell Stellen geschlossen werden, und ob ein Gehalt angegeben ist.Hinweis: eine Schätzung aus öffentlichen Daten, kein Urteil über das Unternehmen. Echte Stellen können hoch punkten, nutze es also als Hinweis, nicht als Fakt.

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FYUL

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1001 - 5000 Mitarbeiter

🛍️ eCommerce

🏭 Fertigung

🤝 B2B

eCommerce • Manufacturing • B2B

FYUL ist das aus der Fusion von Printful und Printify hervorgegangene Unternehmen. Es agiert als On-Demand-Merchandise-Engine und Technologieplattform, die unabhängigen Kreativen und großen Marken weltweit ermöglicht, individuelle Merchandise-Artikel zu entwerfen, zu produzieren und zu verkaufen. FYUL bietet On-Demand-Fertigung und umfassende Merchandise-Lösungen (durch sein Markenhaus inklusive Snow Commerce) und unterstützt die Erfüllung von eCommerce-Merchandise und Markenerlebnissen für Unternehmen jeder Größe.

Beschreibung

• Verantwortung für die architektonische Ausrichtung von Kandidatenabruf, Multi-Objective-Ranking und Learning-to-Rank-Modellen für Empfehlungen von Rohprodukten und Designs • Weiterentwicklung von Personalisierungs-Engines mithilfe von Sequence Embeddings der Händlerhistorie, Nischentrends und Signalen zur Vertriebsleistung • Verknüpfung nachgelagerter Händlerumsatz- und Conversion-Daten mit vorgelagerten Modellen zur Designgenerierung und Kandidatenbewertung • Überwachung von Bildgenerierungs-Pipelines, die LLMs/Multimodal-Modelle mit Deep-Learning-Architekturen wie Diffusion Models, UNets und Vision Transformers kombinieren • Entwicklung klassischer Computer-Vision- und Deep-Learning-Funktionen für das Delayering, die automatisierte Hintergrundseparierung, die Qualitätsanalyse von Druckbereichen und die Validierung von Assets • Tätigkeit als Product Engineer mit vollständiger technischer Autonomie bei Modellauswahl, Fine-Tuning, Prompt Engineering, Self-Hosting, Serving-Pipelines und Frontend-Workflows • Schnelles Prototyping, iterative Weiterentwicklung und Auslieferung vollständiger agentischer Pipelines und ML-Funktionen mithilfe KI-gestützter Entwicklung • Definition und Weiterentwicklung von Online-/Offline-Evaluierungsframeworks sowie Überwachung kontinuierlicher A/B-Tests • Steuerung von Make-or-Buy- sowie API-versus-Self-Hosting-Entscheidungen für Fine-Tuning und Optimierung der Inferenz • Festlegung von Standards für angewandtes ML, Mentoring von erfahrenen Individual Contributors, Durchführung von Design-Reviews und Förderung messbarer Geschäftsergebnisse • Zusammenarbeit mit Data-Science- und Machine-Learning-Engineering-Teams, um Produktionssysteme zu einer unternehmenstauglichen KI-Infrastruktur weiterzuentwickeln

🎯 Anforderungen

• Mindestens 8 Jahre praktische Erfahrung in der Entwicklung, Bereitstellung und Skalierung von ML-Produktionssystemen sowie nachweisliche technische Führung auf Staff-Level • Tiefgehende Expertise in modernen Such-, Kandidatengenerierungs- und Empfehlungsarchitekturen, einschließlich Two-Tower-Modellen, ANN-Vektorindizierung, Transformer-Rerankern und Learning-to-Rank-Algorithmen • Praktische Erfahrung mit klassischer Computer Vision unter Verwendung von OpenCV sowie mit modernen Deep-Vision-Architekturen, einschließlich CNNs, Vision Transformers, Diffusion Models und multimodalen LLMs/CLIP • Nachweisliche Fähigkeit, geschlossene ML-Regelkreise zu entwickeln, in denen Klicks, Conversions und Umsätze in das vorgelagerte Modelltraining und die Logik zur Generierung zurückfließen • Sehr gute Kenntnisse in Python und dem modernen AI/ML-Stack, einschließlich PyTorch, LLM-Orchestrierung und agentischer Frameworks wie LangChain und LangGraph • Praktische Erfahrung mit Produktionsmustern für das Serving, einschließlich FastAPI und ereignisgesteuerter asynchroner Verarbeitung • Erfahrung mit MLOps-Tools wie CometML und Flyte • Erfahrung mit Cloud Data Warehouses wie Snowflake • Sicherer Umgang mit Gemini, Claude Code und Claude Cowork für Ideation, Prototyping, Systemdesign und die Entwicklung von Produktionscode • Nachweisliche Erfahrung mit der vollständigen technischen Verantwortung für End-to-End-Funktionen sowie mit Architekturentscheidungen über den gesamten Stack hinweg • Von Vorteil: Erfahrung im E-Commerce, mit zweiseitigen Marktplätzen oder Creator-Plattformen • Der Lebenslauf muss auf Englisch eingereicht werden

🏖️ Vorteile

• Ein globales, inklusives Team, das ebenso unterstützend wie ambitioniert ist und großen Wert darauf legt, Dinge umzusetzen • Die Möglichkeit, remote oder in einem modernen und einladenden Büro in Riga zu arbeiten • Flexible Arbeitszeiten (Sie können Ihren Arbeitstag bis 11 Uhr beginnen) • Private Krankenversicherung • Zwei zusätzliche bezahlte freie Tage, um sich auf Ihr psychisches oder körperliches Wohlbefinden zu konzentrieren • Ein zusätzlicher bezahlter freier Tag zur Feier Ihres Geburtstags oder eines anderen Anlasses Ihrer Wahl • Interne und externe Weiterbildungsmöglichkeiten • Zugang zu Mentoring, internen Meetups und Hackathons – vor Ort und online • Kostenloses und gesundes Mittagessen bei der Arbeit im Büro in Riga • Eigenes Merchandise über unsere Plattformen gestalten und bestellen – mit Mitarbeiterrabatt • Spannende Teambuilding-Veranstaltungen und unvergessliche Feiern