Senior Data Scientist Reinforcement Learning – Offer Intelligence
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Senior Data Scientist Reinforcement Learning – Offer Intelligence

Senior Data Scientist Reinforcement Learning – Offer Intelligence

München Vollzeit 54000 - 84000 € / Jahr (geschätzt) Kein Home Office möglich
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Auf einen Blick

  • Aufgaben: Entwickle und implementiere fortschrittliche Modelle für dynamische Preisstrategien.
  • Arbeitgeber: Werde Teil eines globalen Leaders in der Mobilitätsbranche mit Fokus auf Innovation.
  • Mitarbeitervorteile: Genieße ein hybrides Arbeitsmodell, 30 Tage Urlaub und Zugang zu Fitnessangeboten.
  • Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft intelligenter Preissysteme und arbeite an realen Herausforderungen.
  • Gewünschte Qualifikationen: Mindestens 5 Jahre Erfahrung in statistischer Modellierung, insbesondere mit Bayesianischen Methoden.
  • Andere Informationen: Mentoriere Teammitglieder und teile dein Wissen durch Workshops und Publikationen.

Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 54000 - 84000 € pro Jahr.

Direct message the job poster from WorksterInternational Talent Acquisition I Team Leader I Luxury Travel Specialist I Mini Travel Guides creatorWorkster is partnering with a global leader in the mobility industry to recruit a Senior Data Scientist – Reinforcement Learning (m/f/d) for their growing Data Science & Engineering team in Munich. This is a high-impact opportunity to shape the future of intelligent pricing systems through advanced probabilistic modeling and state-of-the-art machine learning techniques.You’ll be joining a company that values rigorous science, scalability, and innovation—where your models will directly influence millions of real-time business decisions across global markets.Your RoleArchitect and prototype Bayesian regression models (GLM, mixed-effects, Gaussian Process) to support dynamic pricing strategies.Implement techniques like SVI, MCMC, and importance sampling to make robust decisions under uncertainty.Design and maintain feature engineering pipelines and automated data validation using tools such as Airflow or Dagster.Deploy production models via FastAPI, Docker, and Kubernetes, ensuring performance monitoring and anomaly detection are in place.Design and evaluate A/B and multivariate tests using causal inference and quasi-experimental methods.Collaborate cross-functionally with revenue and product teams to turn abstract ideas into data-driven hypotheses.Mentor team members and help elevate internal Bayesian and modeling standards through workshops and publications.Your Qualifications5+ years of experience in applied statistical modeling, with a strong focus on Bayesian methods.Proficiency in probabilistic programming using PyMC, Stan, NumPyro, TFP, or similar tools.Hands-on experience with SVI, black-box variational inference, and large-scale MCMC techniques.Strong Python programming skills with best practices in testing, type hints, and CI/CD.Familiarity with cloud infrastructure (AWS, GCP, or Azure), Docker/Kubernetes, and workflow orchestration tools.Excellent communication skills—able to explain statistical concepts and uncertainty to both technical and executive audiences.The OfferA hybrid working model with flexibility and 30 days of paid vacation.Opportunities to engage in company-wide learning initiatives and volunteer days.Access to on-site fitness and leisure facilities in a modern workspace.Mobility support, pension contributions, and generous employee discounts on mobility services.A supportive and collaborative team culture with cutting-edge technologies and complex real-world challenges.Seniority levelSeniority levelMid-Senior levelEmployment typeEmployment typeFull-timeJob functionIndustriesHospitality and Commercial and Service Industry Machinery ManufacturingReferrals increase your chances of interviewing at Workster by 2xSign in to set job alerts for “Data Scientist” roles.Data Scientist (m/f/d) Digital Solutions for InvestmentData Scientist – Automotive & Cloud Analytics (all gender) 504192Artificial Intelligence/Machine Learning EngineerMachine Learning Software Engineer – Optimization & LLM Development (m/f/x)Data Scientist and Process Mining ArchitectWe’re unlocking community knowledge in a new way. Experts add insights directly into each article, started with the help of AI. #J-18808-Ljbffr

Senior Data Scientist Reinforcement Learning – Offer Intelligence Arbeitgeber: Workster

Workster ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern die Möglichkeit bietet, in einem dynamischen und innovativen Umfeld zu arbeiten. Mit einem hybriden Arbeitsmodell, 30 Tagen bezahltem Urlaub und Zugang zu modernen Fitness- und Freizeiteinrichtungen fördert das Unternehmen eine ausgewogene Work-Life-Balance. Zudem werden Mitarbeiter durch Schulungsinitiativen und Mentoring-Programme unterstützt, um ihre Fähigkeiten weiterzuentwickeln und an spannenden, realen Herausforderungen im Bereich der intelligenten Preissysteme zu arbeiten.
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Kontaktperson:

Workster HR Team

StudySmarter Bewerbungstipps 🤫

So bekommst du den Job: Senior Data Scientist Reinforcement Learning – Offer Intelligence

Netzwerken ist der Schlüssel

Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit Fachleuten aus der Data Science Community in Kontakt zu treten. Suche gezielt nach Personen, die bei dem Unternehmen arbeiten, bei dem du dich bewerben möchtest, und versuche, eine Verbindung herzustellen oder Fragen zu stellen.

Präsentiere deine Projekte

Erstelle ein Portfolio, das deine bisherigen Arbeiten im Bereich Bayesian Modeling und Reinforcement Learning zeigt. Teile deine Ergebnisse auf GitHub oder in einem persönlichen Blog, um potenziellen Arbeitgebern deine Fähigkeiten und Erfahrungen zu demonstrieren.

Bleibe auf dem neuesten Stand

Verfolge aktuelle Trends und Entwicklungen im Bereich Machine Learning und probabilistische Modellierung. Nimm an Webinaren oder Konferenzen teil, um dein Wissen zu erweitern und gleichzeitig wertvolle Kontakte zu knüpfen.

Bereite dich auf technische Gespräche vor

Übe häufige technische Fragen und Fallstudien, die in Vorstellungsgesprächen für Data Scientists gestellt werden. Sei bereit, deine Ansätze zur Problemlösung und deine Erfahrungen mit spezifischen Tools und Techniken zu erläutern.

Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Senior Data Scientist Reinforcement Learning – Offer Intelligence

Bayesian Statistik
Probabilistische Programmierung
PyMC
Stan
NumPyro
TensorFlow Probability (TFP)
Stochastische Variationsinferenz
Großangelegte MCMC-Techniken
Python-Programmierung
CI/CD Best Practices
Cloud-Infrastruktur (AWS, GCP, Azure)
Docker
Kubernetes
Workflow-Orchestrierungstools (Airflow, Dagster)
A/B-Tests und multivariate Tests
Kausale Inferenz
Kommunikationsfähigkeiten
Mentoring und Schulung

Tipps für deine Bewerbung 🫡

Verstehe die Anforderungen: Lies die Stellenbeschreibung sorgfältig durch und achte auf spezifische Anforderungen wie Kenntnisse in Bayesian-Methoden und probabilistischer Programmierung. Stelle sicher, dass du diese Punkte in deiner Bewerbung ansprichst.

Hebe relevante Erfahrungen hervor: Betone in deinem Lebenslauf und Anschreiben deine 5+ Jahre Erfahrung in der angewandten statistischen Modellierung sowie deine Kenntnisse in den geforderten Tools wie PyMC oder Stan. Verwende konkrete Beispiele, um deine Fähigkeiten zu untermauern.

Motivationsschreiben: Verfasse ein überzeugendes Motivationsschreiben, das deine Leidenschaft für Datenwissenschaft und maschinelles Lernen zeigt. Erkläre, warum du an dieser Position interessiert bist und wie du zur Innovationskultur des Unternehmens beitragen kannst.

Prüfe deine Unterlagen: Bevor du deine Bewerbung einreichst, überprüfe alle Dokumente auf Vollständigkeit und Richtigkeit. Achte darauf, dass dein Lebenslauf aktuell ist und alle relevanten Informationen enthält, die für die Position wichtig sind.

Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Workster vorbereitest

Verstehe die Grundlagen der Bayesianischen Methoden

Da die Position einen starken Fokus auf Bayesianische Modelle hat, solltest du sicherstellen, dass du die grundlegenden Konzepte und Techniken gut verstehst. Bereite dich darauf vor, spezifische Beispiele aus deiner bisherigen Erfahrung zu nennen, in denen du diese Methoden erfolgreich angewendet hast.

Demonstriere deine Programmierkenntnisse

Stelle sicher, dass du deine Fähigkeiten in Python und probabilistischer Programmierung mit Tools wie PyMC oder Stan hervorhebst. Sei bereit, technische Fragen zu beantworten und eventuell sogar kleine Programmieraufgaben während des Interviews zu lösen.

Bereite dich auf praktische Anwendungsfragen vor

Erwarte Fragen zu realen Szenarien, in denen du deine Modelle implementieren und testen musst. Überlege dir, wie du A/B-Tests oder multivariate Tests gestalten würdest und welche Herausforderungen dabei auftreten könnten.

Kommunikation ist der Schlüssel

Da du mit verschiedenen Teams zusammenarbeiten wirst, ist es wichtig, dass du komplexe statistische Konzepte klar und verständlich erklären kannst. Übe, wie du deine Ideen sowohl technischen als auch nicht-technischen Zuhörern präsentieren würdest.

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    Bewerbungsfrist: 2027-08-19

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