Auf einen Blick
- Aufgaben: Verbessere Modelle, entwickle Algorithmen und erforsche neue Datenquellen.
- Arbeitgeber: Kayzen ist eine innovative Plattform für programmatische Werbung mit globaler Reichweite.
- Mitarbeitervorteile: Flexibles Homeoffice, 500-Dollar Budget für Homeoffice und 1000-Dollar für Weiterbildung.
- Warum dieser Job: Werde Teil eines dynamischen Teams, das die Ad-Tech-Branche revolutioniert.
- Gewünschte Qualifikationen: Erfahrung in Data Science, starke Programmierkenntnisse und Kenntnisse in Python, Spark und SQL erforderlich.
- Andere Informationen: Arbeiten in einem internationalen Team mit Experten aus verschiedenen Ländern.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 48000 - 84000 € pro Jahr.
Hallo, ich bin Puneet, Mitbegründer und CPO bei Kayzen, und ich suche jetzt einen Senior Data Scientist, der unser Team verstärkt.
Kayzen ist eine mobile Demand-Side-Plattform (DSP), die sich der Demokratisierung der programmatischen Werbung widmet. Wir ermöglichen führenden App-Entwicklern, Agenturen, Medienkäufern und Marken, programmatische Performance-Kampagnen sowohl im Selbstbedienungs- als auch im Managed-Service-Modus durchzuführen. Kayzen unterstützt die besten mobilen Marketing-Teams der Welt dabei, programmatische Werbung intern zu steuern.
Das Team
Sie werden mit einem sorgfältig ausgewählten, vielfältigen und global verteilten Data Science-Team an verschiedenen Machine-Learning-Modellen arbeiten, die Terabytes von Daten verarbeiten und Milliarden von Anzeigenanfragen und Nutzern weltweit in Echtzeit bedienen. Wir sind hochmotiviert und auf einer gemeinsamen Mission, die Multi-Milliarden-Dollar-Werbeindustrie zu revolutionieren.
Verantwortlichkeiten
- Modelle verbessern: Kontinuierliche Verbesserung bestehender Modelle durch Integration neuer Funktionen, Feinabstimmung von Parametern und Nutzung zusätzlicher Daten.
- Algorithmusentwicklung: Zusammenarbeit mit unserem Machine Learning Engineering-Team zur Entwicklung und Bereitstellung skalierbarer überwachter und unüberwachter Lernalgorithmen.
- Datenexploration: Identifizierung und Erkundung neuer Datenquellen sowie Forschung innovativer Möglichkeiten zur effektiven Nutzung neuer und bestehender Daten.
- Lösungsforschung: Untersuchung neuer Machine Learning-Lösungen zur Optimierung jedes Schrittes unserer Wertschöpfungskette.
- A/B-Tests: Regelmäßige Durchführung und Bewertung von A/B-Tests zur Gewinnung von Erkenntnissen und Verfeinerung unserer Strategien.
Sie passen gut zu uns, wenn Sie mit den folgenden Prinzipien der Datenwissenschaft und des maschinellen Lernens übereinstimmen:
- Einfachheit zuerst: Wir priorisieren die Suche nach den besten Lösungen für Herausforderungen, anstatt Probleme in vorgegebene Lösungen zu zwängen.
- Wirkungsorientiert: Wir nutzen maschinelles Lernen, um unser Produkt zu verbessern und die Leistung für unsere Kunden zu steigern, wobei wir stets auf greifbare Geschäftsergebnisse fokussiert sind.
- Kollaborativer Geist: Unsere Teams bestehen aus Analysten, Ingenieuren und Datenwissenschaftlern, weshalb starke Kommunikationsfähigkeiten für den Erfolg unerlässlich sind.
- Experimentierfreude: Wir glauben an die Kraft des Experimentierens, um kontinuierlich zu innovieren und unseren Ansatz zu verfeinern.
Anforderungen
- Umfangreiche Erfahrung in der Entwicklung von Datenwissenschaftsprodukten, von der ersten Forschung bis zur Produktionsbereitstellung.
- Starke Programmierkenntnisse mit Fokus auf sauberen, reproduzierbaren und gut getesteten Code.
- Versiert im Umgang mit wichtigen Tools und Technologien, einschließlich Python, Spark, Hadoop, Airflow, Docker und SQL.
- Praktische Erfahrung mit Algorithmen zur Verarbeitung von spärlichen und großen Datensätzen, einschließlich Anwendungen in Vorhersage, Clustering und Ausreißererkennung.
- Vertrautheit mit Gradient Boosting Trees (CatBoost, LightGBM) in Produktionsumgebungen ist von Vorteil.
- Erfahrung in der Entwicklung von Produkten auf Basis neuronaler Netze für Aufgaben wie Klassifikation, Regression und Multi-Task-Lernen ist sehr wertvoll.
- Zusätzliche Fähigkeiten: Kenntnisse in Reinforcement Learning und großangelegten Optimierungsproblemen sind ein bedeutendes Asset.
- Gutes Verständnis von Dashboards und SQL zur Entwicklung und Verbesserung von Überwachungstools.
- Frühere Erfahrung im Ad-Tech ist ein Muss.
Was bieten wir?
- Außergewöhnliche Karrierewachstums- und Lernmöglichkeiten.
- Eine einzigartige Gelegenheit, Teil eines erfahrenen Teams von Branchenexperten und Unternehmern zu sein, die massive Veränderungen im Adtech-Markt bewirken.
- Direkte, tägliche Arbeitserfahrung mit dem Management.
- Ein lustiges, motiviertes und multinationales Team, das in Deutschland, Indien, Argentinien, Kanada, Spanien, der Türkei, dem Vereinigten Königreich und vielen weiteren Ländern tätig ist.
- Eine flexible Homeoffice-Regelung.
- Die Möglichkeit, in unser Büro in Berlin umzuziehen.
- Ein Budget von 500 Dollar für die Einrichtung des Homeoffices.
- Ein jährliches Budget von 1000 Dollar für Lernen und Entwicklung.
Senior Data Scientist (m/f/d) Arbeitgeber: Kayzen

Kontaktperson:
Kayzen HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Senior Data Scientist (m/f/d)
✨Tip Nummer 1
Nutze dein Netzwerk, um mehr über Kayzen und die Teamdynamik zu erfahren. Sprich mit aktuellen oder ehemaligen Mitarbeitern, um Einblicke in die Unternehmenskultur und die Erwartungen an einen Senior Data Scientist zu bekommen.
✨Tip Nummer 2
Bereite dich darauf vor, deine Erfahrungen mit spezifischen Tools und Technologien wie Python, Spark und SQL zu demonstrieren. Überlege dir konkrete Beispiele aus deiner bisherigen Arbeit, die deine Fähigkeiten in diesen Bereichen unter Beweis stellen.
✨Tip Nummer 3
Informiere dich über aktuelle Trends im Bereich Ad-Tech und Machine Learning. Zeige in Gesprächen, dass du die Branche verstehst und bereit bist, innovative Lösungen zu entwickeln, die Kayzen helfen können, sich weiterzuentwickeln.
✨Tip Nummer 4
Sei bereit, deine Kommunikationsfähigkeiten zu zeigen. Da die Zusammenarbeit mit verschiedenen Teams wichtig ist, solltest du Beispiele für erfolgreiche Teamprojekte parat haben, bei denen du deine Ideen klar und effektiv kommuniziert hast.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Senior Data Scientist (m/f/d)
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Verstehe die Unternehmenswerte: Informiere dich über Kayzen und ihre Prinzipien in der Datenwissenschaft. Betone in deiner Bewerbung, wie du mit den Werten wie 'Simplicity First' und 'Impact-Driven' übereinstimmst.
Hebe relevante Erfahrungen hervor: Stelle sicher, dass du deine umfangreiche Erfahrung in der Entwicklung von Datenwissenschaftsprodukten klar darstellst. Nenne spezifische Projekte oder Technologien, die du verwendet hast, um deine Fähigkeiten zu untermauern.
Technische Fähigkeiten betonen: Liste deine Programmierkenntnisse und Erfahrungen mit relevanten Tools wie Python, Spark und SQL auf. Zeige, wie du diese Technologien in früheren Projekten eingesetzt hast, um Probleme zu lösen.
Motivationsschreiben anpassen: Verfasse ein individuelles Motivationsschreiben, das deine Begeisterung für die Rolle und das Unternehmen ausdrückt. Erkläre, warum du Teil des Teams werden möchtest und wie du zur Weiterentwicklung von Kayzen beitragen kannst.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Kayzen vorbereitest
✨Verstehe die Unternehmenswerte
Informiere dich über die Grundwerte von Kayzen, insbesondere über die Prinzipien der Einfachheit, den Fokus auf Auswirkungen und die Bedeutung von Zusammenarbeit. Zeige im Interview, wie du diese Werte in deiner bisherigen Arbeit umgesetzt hast.
✨Bereite konkrete Beispiele vor
Denke an spezifische Projekte oder Herausforderungen, bei denen du deine Fähigkeiten als Data Scientist unter Beweis gestellt hast. Sei bereit, über deine Erfahrungen mit Algorithmen, A/B-Tests und der Entwicklung von Modellen zu sprechen.
✨Technische Fähigkeiten demonstrieren
Stelle sicher, dass du deine Kenntnisse in Python, Spark, Hadoop und anderen relevanten Technologien klar kommunizierst. Bereite dich darauf vor, technische Fragen zu beantworten oder sogar kleine Programmieraufgaben während des Interviews zu lösen.
✨Fragen zur Teamarbeit stellen
Da die Zusammenarbeit im Team eine wichtige Rolle spielt, stelle Fragen zu den Teamdynamiken und der interdisziplinären Zusammenarbeit. Dies zeigt dein Interesse an einer positiven Teamkultur und deiner Bereitschaft, aktiv beizutragen.