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ML Engineer — e-commerce search

bol

Diese Ausschreibung ist optimiert für KI-native Talente: klare Skills und Tools, damit Kandidaten vor der Bewerbung einschätzen können, ob es passt — und Sie weniger Fehlpassungen screenen.

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Auf einen Blick

Arbeitsmodell, Ort und wichtige Daten des Inserats.

Anstellungsart: Vollzeit
Arbeitsort-Modell: Hybrid
Standort: Papendorpseweg 30, 3528 BJ Utrecht, Netherlands · Hybrid
Vergütung: EUR 78k–102k/year
Erfahrungslevel: Senior
Team: Search ML
Benefits

Über die Rolle

Was das Team sucht und wie die Position passt.

bol is hiring a Senior ML Engineer — e-commerce search on the Search ML team (Hybrid · Utrecht, Netherlands). This is a hands-on role in LLM & generative AI—not a generic “AI enthusiast” post.

You will own LLM features, retrieval, agents, and evaluation end to end: problem framing, offline evaluation, safe rollout, and iteration from production signals. Success is measured with clear metrics (quality, latency, cost, or business KPIs)—not slide decks alone.

bol is the Benelux e-commerce leader investing in semantic search and personalization.

Search ML engineers improve embeddings, ranking, and relevance metrics.

What you will do

Ship production e-commerce search ML with offline evals, monitoring, and safe rollout.
Work with product and domain experts on requirements and trade-offs.
Improve data pipelines, labeling, and metrics tied to business KPIs.
Document runbooks for on-call and customer-facing teams.

What we look for

Strong Python and modern ML/LLM stack with shipped features.
SQL, experimentation, and clear communication to stakeholders.
Eligible to work in the listed country; professional English required.

Gesuchte Skills

Was jede Fähigkeit in dieser Rolle bedeutet — keine reine Keyword-Liste.

Python
Production Python for data pipelines, model code, APIs, and automated tests—not notebook-only workflows.
PyTorch
Training and inference with PyTorch: reproducible experiments, checkpointing, and deployment-minded exports.
SQL

Tools & Stack

Genannte Plattformen und Produkte für diese Rolle (APIs, IDEs, Vector-DBs, CRMs, Design-Tools usw.).

Vector DBsTool
Embedding storage, hybrid search, and freshness strategies for RAG and semantic retrieval.

Sie passen besonders gut, wenn…

Auf diese Stelle zugeschnitten — prüfen Sie Ihre Passung vor der Bewerbung.

You can show evidence in your application: Semantic search or ranking with offline/online eval.
Several of these show up in recent shipped work—not only on your CV: Python, PyTorch, SQL, and Vector DBs.
You have owned LLM features, retrieval, agents, and evaluation in production: debugging live issues, running postmortems, and iterating from real user or business signals.
You are comfortable with the hybrid rhythm (Hybrid · Utrecht, Netherlands)—onsite collaboration when it matters, deep work when remote.
You explain trade-offs (quality, cost, latency, safety) in plain language—with numbers or examples, not buzzwords.

Bewerben

Nur mit Kandidatenkonto: tragen Sie Überschrift und Bio unter ein, optional einen CV-Link oder PDF, damit Recruiter Ihren vollen Lebenslauf sehen. Dann kurzes Pitch — Bewerbungen nutzen Ihre Login-E-Mail.

Was der Arbeitgeber möchte

Semantic search or ranking with offline/online eval.

Mit Kandidatenkonto anmelden, um sich zu bewerben

Registrieren Sie sich, fügen Sie Überschrift und Bio hinzu, dann können Sie unter Mein Konto einen CV-Link oder PDF anhängen, bevor Sie sich bewerben. So bleiben Bewerbungen mit Ihrem Profil verknüpft.

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