senior-ml-engineer-data-scientist-customer-data bei Deichmann SE
Deichmann SE sucht einen erfahrenen Senior ML Engineer / Data Scientist für die Entwicklung kundenzentrierter Daten- und Feature-Modelle. Die Position erfordert mindestens 5 Jahre Erfahrung in Data Engineering und ML Engineering mit Fokus auf produktive ML-Umgebungen. Als Teil der Data & Analytics Unit arbeiten Sie auf einer modernen Cloud-Plattform an datengetriebenen Produkten für Marketing, CRM, Pricing, Einkauf und Logistik.
Dein Arbeitsalltag als ML Engineer bei Deichmann SE
In dieser spannenden Rolle im Herzen des Deichmann-Konzerns verantwortest du die Entwicklung und den Betrieb kundenzentrierter Daten- und Feature-Modelle, die direkt in strategische Geschäftsentscheidungen einfließen. Die Position verbindet technische Tiefe mit unternehmerischem Denken, da du Daten nicht nur verarbeitest, sondern in konkrete Business-Werte umwandelst.
- Entwicklung von ML- und Feature-Modellen — Du gestaltest kundenzentrierte Anwendungen für CRM, Analytics und Machine Learning, die Kundenwertsteigerung ermöglichen. Dabei arbeitest du mit Event-Modellen, Customer Snapshots und Feature Layer, um skalierbare Datenstrukturen zu implementieren.
- Verarbeitung komplexer Datenformate — Die Rolle erfordert den Umgang mit strukturierten, semi-strukturierten und unstrukturierten Daten. Du konzipierst robuste Datenmodelle, die mit Data Engineers und Plattform-Teams entwickelt werden und langfristig skalieren.
- ML-Feature Engineering für key metrics — Mit Fokus auf Customer Lifetime Value (CLV), Churn-Prädiktion, Segmentierung und Next-Best-Action entwickelst du modellrobuste Features. Zeitkonsistenz und produktive Inferenz stehen dabei im Mittelpunkt deiner Arbeit.
- Governance und Qualitätssicherung — Du stellst Konsistenz, Versionierung und Data Governance über alle kundenbezogenen Features sicher. Dabei definierst du Standards für die Weiterentwicklung und setzt Qualitätsrichtlinien durch.
- Use Case Evaluation und PoC-Begleitung — Neue Geschäftsimpulse bewertest du kritisch, übersetzt Geschäftsanforderungen in Feature-Konzepte und begleitest Teams vom Proof-of-Concept bis in den produktiven Betrieb.
Diese Position bietet die Möglichkeit, direkt mit dem Aufbau datengetriebener Produkte zu arbeiten, die Omnichannel, Marketing, CRM, Pricing, Einkauf und Logistik transformieren.
Technische Anforderungen und Skills für den ML Engineer
Als erfahrener Senior ML Engineer erwartet Deichmann SE nachweisbare Expertise in den Kernbereichen von Data Engineering, Machine Learning und Customer Analytics. Der Fokus liegt auf praktischer Umsetzung in produktiven Umgebungen, nicht nur auf theoretischem Wissen.
- Mindestens 5 Jahre Berufserfahrung — In Data Engineering, ML Engineering oder Customer Analytics mit nachgewiesener Erfahrung in mindestens 3 Jahren produktiver ML-Umgebungen.
- Exzellente SQL und Python-Kenntnisse — Beide Technologien bilden das Fundament deiner täglichen Arbeit bei der Entwicklung und Wartung von ML-Pipelines.
- Tiefes Feature Engineering Verständnis — Du kennst typische Fallstricke produktiver ML-Systeme wie Feature Stability, Data Drift und Training/Serving Skew.
- MLOps und CI/CD Expertise — Vertrautheit mit Versionierung, Testing, Architektur-Patterns und Continuous Integration/Continuous Deployment ist erforderlich.
- Architektur-Patterns und skalierbare Datenprodukte — Erfahrung im Aufbau robuster, skalierbarer Systeme, die im Unternehmensalltag zuverlässig funktionieren.
- PhD als Pluspunkt — Ein akademischer Abschluss im MINT-Bereich ist Voraussetzung, ein PhD ist zusätzliche Bereicherung.
- Data Engineering Grundwissen — Verständnis für Datenpipelines, ETL-Prozesse und Datenqualitätsmanagement.
Englische Sprachkenntnisse werden vorausgesetzt, fließendes Deutsch ist zwingend erforderlich für die Kommunikation im deutschen Arbeitsumfeld.
Technologien und Tools im Deichmann Data Stack
Die Data & Analytics Unit nutzt einen etablierten modernen Cloud-Stack, der auf Python, SQL, Databricks, MLflow und Airflow basiert. Diese Technologien bilden die Grundlage für die Entwicklung datagetriebener Produkte, die direkt in Geschäftsentscheidungen einfließen.
- Python als Hauptprogrammiersprache — Python bildet das Fundament für ML-Entwicklung, Data Engineering und Pipeline-Automatisierung.
- SQL für Datenabfragen — Exzellente SQL-Kenntnisse sind essentiell für die Datenanalyse und Feature-Extraktion aus Unternehmensdaten.
- Databricks für Data Engineering — Skalierbare Verarbeitung großer Datenmengen und kollaborative Entwicklung von Data Pipelines.
- MLflow für Experiment Tracking — Versionierung von ML-Experimenten, Modell-Tracking und Reproduzierbarkeit von Experimenten.
- Airflow für Workflow-Orchestration — Automatisierung und Management von ML-Pipelines und Datenworkflows.
- Cloud-Plattform — Arbeit auf moderner Cloud-Infrastruktur für skalierbare Datenprodukte.
- Event-Modelle und Feature Layer — Entwicklung skalierbarer Datenstrukturen für konsistente Feature-Verfügbarkeit.
Diese Technologien ermöglichen es, Customer Analytics, CLV-Modelle, Churn-Prädiktion und Next-Best-Action-Systeme im produktiven Betrieb zu realisieren.
Benefits und Arbeitsbedingungen bei Deichmann
Als Teil eines der erfolgreichsten Unternehmen im deutschen Schuh- und E-Commerce-Sektor profitierst du von umfassenden Benefits, die Work-Life-Balance und persönliche Entwicklung unterstützen.
- 30 Tage Urlaub — Ausreichend Freizeit für Ausgleich und persönliche Projekte.
- Flexible Arbeitszeiten — Du planst deinen Arbeitsalltag selbstständig und arbeitest effizient.
- Tageweises mobiles Arbeiten — Hybrid-Modell mit Möglichkeit zur mobilen Arbeit für mehr Flexibilität.
- Ermäßigtes DeutschlandTicket — Kostenersparnis im öffentlichen Nahverkehr.
- Betriebliche Altersvorsorge — Sichere Zukunftsperspektive durch zusätzliche Altersvorsorge.
- Kitaplätze — Unterstützung bei der Kinderbetreuung.
- Bistro — Verpflegung am Standort.
- Personalrabatt — Vorteile beim Einkauf von Deichmann-Produkten.
- Unterstützungskasse — Ratenkredit für private Anschaffungen.
- Seminare & Fortbildungen — Kontinuierliche berufliche Entwicklung und Weiterbildung.
- Betriebliches Gesundheitsmanagement — Fokus auf physische und mentale Gesundheit.
- Firmenevents — Teamevents und sozialer Zusammenhalt.
Die Position im Data & Analytics Unit bietet zudem die Möglichkeit, aktiv am Aufbau datengetriebener Produkte mitzuarbeiten, die direkt in Geschäftsentscheidungen einfließen.
Deine Benefits im Überblick
Häufige Fragen zu dieser Stelle
Ist Homeoffice oder mobiles Arbeiten möglich?
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Ja, Deichmann bietet ein Hybrid-Modell mit tageweisem mobilen Arbeiten an. Du hast die Möglichkeit, flexible Arbeitszeiten zu nutzen und teilweise von zu Hause oder anderen Orten zu arbeiten. Das Unternehmen legt Wert auf Work-Life-Balance und bietet eine Umfeld, das Produktivität mit persönlicher Flexibilität verbindet.
Welche Technologien werden im Datenstack verwendet?
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Der Deichmann Data Stack basiert auf Python, SQL, Databricks, MLflow und Airflow auf einer modernen Cloud-Plattform. Diese Technologien ermöglichen die Entwicklung und den Betrieb von ML-Pipelines, Customer Analytics und Feature-Engineering für Anwendungen im Marketing, CRM, Pricing, Einkauf und Logistik-Bereich.
Was sind die wichtigsten Aufgaben des ML Engineer?
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Die Kernaufgaben umfassen die Entwicklung kundenzentrierter Daten- und Feature-Modelle für ML-, CRM- und Analytics-Anwendungen. Dazu gehören die Verarbeitung verschiedener Datenformate, die Erstellung skalierbarer Datenstrukturen, Feature Engineering für Modelle wie CLV und Churn-Prädiktion, sowie die Sicherstellung von Data Governance und Versionierung.
Wie viel Erfahrung wird für diese Position erwartet?
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Deichmann erwartet mindestens 5 Jahre Berufserfahrung in Data Engineering, ML Engineering oder Customer Analytics, davon mindestens 3 Jahre in einem produktiven ML-Umfeld. Ein abgeschlossenes MINT-Studium ist Voraussetzung, ein PhD ist als Pluspunkt willkommen. Die Position ist für erfahrene Senior-Professionals mit nachweisbarer Praxiserfahrung konzipiert.