Data Scientist · Retail / E-Commerce
Recommendation-Engine Projekt Retail
Anonymisiertes, abgeschlossenes Referenzmandat.
- Tagessatz
- 700–1100 EUR
- Dauer
- 9 Monate
- Remote-Anteil
- Remote nach Vereinbarung (Richtwert: überwiegend remote, Berlin nach Absprache)
- Konzern
- Top-10 DACH-Onlineshop, > 8.000 Mitarbeitende
Setting
Personalisierungs-Team im Produktbereich.
Problem
Bestehende Empfehlungen basierten auf Co-Purchase-Regeln. Klickrate flach, Long-Tail-Sortiment unsichtbar.
Lösung
- Two-Tower-Embedding-Modell mit Faiss-Retrieval.
- Re-Ranking via Gradient-Boosting auf Kontext-Features.
- Online-Eval über Bandit-Framework, kontrollierte A/B-Tests.
- Streaming-Feature-Updates über Kafka.
Outcome
- CTR auf Recommendation-Slots +27 %.
- Long-Tail-Anteil am Umsatz +9,3 Prozentpunkte.
- Latenz im Produktiv-Setup p95 < 80 ms.
Voraussetzungen
- 4+ Jahre Recommendation-Systeme in Produktion.
- Vektorsuche und Streaming-Stack hands-on.
- Erfahrung mit A/B-Tests und Banditen.
- Deutsch C1+ oder Englisch C1+ ok.
Bewerbung in 60 Sekunden
Für ähnliche Mandate vormerken
Wenn dieses Profil deins beschreibt, melde dich. Wir kontaktieren dich, sobald ein passendes Mandat reinkommt.
- Direkter Draht zum Auftraggeber, kein Recruiter-Pingpong.
- Tagessatz wird vor dem ersten Call abgeklärt — keine versteckte Range.
- Klare Aufgabe, klares Budget, klare Entscheidungswege.
- Antwort in 48 h, nur wenn das Mandat wirklich zu dir passt.
- Wiederkehrende Mandate möglich: gute Profile bleiben im Talent-Pool.
Hinweis: Profil-Link ist optional LinkedIn, freelance.de, freelancermap, Malt, GitHub oder eigene Portfolio-URL.