Principal Data Scientist

Kurz gesagt: Als Principal Data Scientist mit Spezialisierung auf Personalisierung und Kundenalgorithmen ist es Ihre Mission, die strategische Richtung für die Kundenmodellierung bei On festzulegen. Sie werden wirkungsvolle Initiativen leiten, um Personalisierungsalgorithmen zu entwerfen, zu trainieren und bereitzustellen, die eine direkte, messbare Wirkung auf unser Geschäft und unsere Kunden haben. Sie arbeiten an der Schnittstelle zwischen Technologie, Produktmanagement und kommerzieller Strategie, vereinfachen technische Komplexität, navigieren durch eine sich entwickelnde Technologielandschaft und arbeiten mit wichtigen Produkt- und Technologiepartnern zusammen, um sicherzustellen, dass wir Algorithmen entwickeln, die die richtigen Probleme für unseren globalen Kundenstamm lösen.

Ihre Mission:
Skizzieren Sie die Vision für Personalisierung und Algorithmen auf Kundenebene und stellen Sie sicher, dass alle Projekte nahtlos mit den breiteren kommerziellen Zielen und der North Star Tech Strategy von On übereinstimmen. Leiten Sie komplexe Initiativen zur Entwicklung, zum Training und zum Einsatz von Batch- und Echtzeit-Machine-Learning-Modellen in gut verwalteten Produktionsumgebungen. Arbeiten Sie eng mit dem Produktmanagement und externen Tech Partnerships zusammen, um die zentralen geschäftlichen Herausforderungen tiefgreifend zu verstehen und Algorithmen zu entwickeln, die Kundenbedürfnisse mit hoher Wirkung direkt lösen. Konzentrieren Sie sich unermüdlich darauf, quantifizierbare Geschäftsergebnisse und Kundennutzen an jedem Kontaktpunkt zu erzielen, von Web und App bis hin zu personalisierter Kundenansprache. Evaluieren Sie, wie wir veränderliche kommerzielle Technologien und Partnerplattformen adaptieren und integrieren. Brechen Sie komplexe Data-Science-Architekturen und Machine-Learning-Konzepte auf, um die crossfunktionale Führung, die Produktteams und die Geschäftspartner auf diesem Weg mitzunehmen. Agieren Sie als zentrale technische Instanz bei weitreichenden On-Entscheidungen und etablieren Sie Standards für Echtzeit-Modelltraining, MLOps-Infrastruktur und algorithmische QA-Metriken. Mentoren und führen Sie Data-Science- und Engineering-Talente in der gesamten Organisation und fördern Sie hohe technische Standards sowie eine Kultur des kontinuierlichen Lernens.

Ihre Geschichte:
Sie verfügen über 10+ Jahre Erfahrung im Aufbau und der Bereitstellung von Personalisierungs-Engines, Empfehlungssystemen und prädiktiven Modellen auf Kundenebene in einem schnelllebigen D2C- oder E-Commerce-Umfeld. Dies sollte Echtzeit-Modelltraining, Streaming-Datenverarbeitung und das Deployment von Low-Latency-Machine-Learning-Modellen in Produktionssysteme umfassen. Nachgewiesene Erfolgsbilanz in der engen Zusammenarbeit mit dem Produktmanagement und Tech Partnerships, um vage geschäftliche Herausforderungen in Lösungen zu übersetzen, die eine messbare, groß angelegte Wirkung auf wichtige Unternehmens-KPIs haben. Fundierte Erfahrung in der Definition von Erfolgsmetriken und der Validierung von Kundeneffekten durch rigorose Experimente, A/B-Tests und kontinuierliche Feedbackschleifen in Zusammenarbeit mit Analytics- und Produktteams. Nachgewiesene Fähigkeit, komplexe, unternehmensweite Initiativen zu leiten, erfahrene Führungskräfte zu beeinflussen und einen strategischen Konsens über multidisziplinäre Teams hinweg herbeizuführen. Fortgeschrittene Kenntnisse in Python, modernen Machine-Learning-Bibliotheken, Cloud-Umgebungen (z. B. GCP, AWS), ereignisgesteuerten Architekturen (z. B. Kafka) und End-to-End-MLOps-Praktiken, PyTorch, JAX & Tensorflow. Erfahrung sowohl in der Implementierung von Generative AI in Kundenanwendungen als auch in der Nutzung von Generative AI zur Beschleunigung von Engineering-Delivery-Workflows. Herausragende Storytelling- und Präsentationsfähigkeiten mit der Fähigkeit, komplexes algorithmisches Verhalten sowohl technischen als auch nicht-technischen Stakeholdern klar zu erklären.

Über das Team:
Wir sind ein schnell wachsendes, kollaboratives Team aus Data Scientists und Machine Learning Engineers innerhalb der Technology-Abteilung. Wir entwickeln kreative End-to-End-ML- und Generative-AI-Modelle, die Kundenerlebnisse personalisieren, kommerzielle Entscheidungsprozesse optimieren und zukünftige Trends im globalen Ökosystem von On vorhersagen. Wir blühen in einem energetischen, schnelllebigen Umfeld auf, in dem Technologie als wichtiger Treiber für Innovation und Kundenzufriedenheit gesehen wird. Sehen Sie mehr