Leitender Datenwissenschaftler in Comfy

COMFY ist ein führender Omnichannel-Einzelhändler für Haushaltsgeräte und Elektronik in der Ukraine mit 110 Filialen, der zu den drei größten E-Commerce-Plattformen gehört.

Wir suchen einen Lead Data Scientist, für den es nicht ausreicht, einfach nur Modelle zu erstellen. In dieser Rolle geht es um die Fähigkeit, den gesamten Zyklus der Umwandlung von Daten in Lösungen zu beherrschen – von der Problemstellung bis zur Beeinflussung der Finanzergebnisse des Unternehmens.

Die Modelle hier dienen nicht „für Präsentationen“, sondern sind in reale Geschäftsprozesse eingebunden: Preisgestaltung, Werbeaktionen, Lagerbestand, Sortiment, Personalisierung.

Was diese Rolle besonders interessant macht:

• echte Skalierung – Millionen von Transaktionen, komplexe saisonale Muster, Tausende von SKUs;
• klare Geschäftsverantwortung – Verantwortung nicht für Genauigkeit, sondern für Marge und ROI;
• Produktionsansatz – Modelle werden sofort entwickelt Produktion, Automatisierung und Skalierung;
• Raum für Entscheidungsarchitektur – Aufbau einer Entscheidungsebene, keine separaten Modelle.

Diese Rolle ermöglicht Ihnen den Wechsel von „Ich mache ML“ zu „Ich verwalte, wie das Unternehmen Entscheidungen auf der Grundlage von ML trifft“.

Hauptaufgaben:

• Aufbau der ML-Richtung: Entwicklung und Einführung von ML-Modellen in der Produktion (Bedarfsprognose, Berechnung des Werbeeffekts, Nachfrageelastizitätsmodelle, Sortimentsoptimierung). Aufbau von MLOps-Prozessen, CI/CD für Modelle.
• Verantwortung für das Geschäftsergebnis von ML-Modellen: Zusammenarbeit mit allen Abteilungen des Unternehmens und Umwandlung von Modellen in Management- und automatisierte Lösungen.
• MLOps- und Produktionsansatz: Aufbau von Modelltrainingspipelines, CI/CD für ML, Überwachung von Qualität und Drift. Qualitätsüberwachung für stabile, skalierbare und reproduzierbare Modelle.
• Bildung des Data Scientists-Teams, mittlere/obere Mentoring und Festlegung von Standards für Funktionen, Validierungen und Interpretierbarkeit von Modellen.
• Interaktion mit Data Engineering und BI: Sicherstellung der Datenqualität, stabiler Datensätze und Integration von Modellergebnissen in BI und operative Systeme.

Wir erwarten:

• 6+ Jahre Erfahrung in Data Science / Machine Learning
• Obligatorische praktische Erfahrung in der Ausführung von ML-Modellen in der Produktion
• Kompetente in Python und SQL; ML: sklearn, xgboost, lightgbm, Deep Learning (bevorzugt); Zeitreihenvorhersage; Empfehlungssysteme; MLOps: MLflow, Docker, Kubernetes, CI/CD
• Geschäftsorientiertes Denken, Fähigkeit, ML an Unternehmen zu „verkaufen“, Führung und Mentoring, Verantwortung für das Ergebnis
• Wünschenswerte Erfahrung im Einzelhandel / FMCG / E-Commerce

WirWir bieten:

• Echte Auswirkungen von ML auf das Geschäft
• Große Datenmengen und komplexe Einzelhandelsfälle
• Starkes Datenteam und Geschäftsunterstützung
• Wettbewerbsfähige Vergütung und Entwicklung