Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und optimiere Machine-Learning-Modelle für spannende Kundenprojekte.
- Unternehmen: Führendes Unternehmen im Bereich datengetriebener und KI-basierter Lösungen.
- Vorteile: Hybrides Arbeitsmodell, 30 Urlaubstage, Jobrad und individuelle Weiterbildungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Direkter, maßgeschneiderter Bewerbungsprozess mit persönlichem Ansprechpartner.
- Warum dieser Job: Setze innovative ML-Lösungen um und beeinflusse echte Geschäftsentscheidungen.
- Qualifikationen: 3+ Jahre Erfahrung in Data Science, sehr gute Python-Kenntnisse und MLOps-Erfahrung.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 70000 - 80000 € pro Jahr.
In exklusiver Zusammenarbeit mit unserem Partner, einem führenden Unternehmen im Bereich datengetriebener und KI-basierter Lösungen mit Fokus auf moderne Cloud- und Machine-Learning-Technologien, suchen wir Dich als Data Scientist (m/w/d) am Standort Köln. Unser Partner entwickelt und implementiert datengetriebene Lösungen für namhafte Enterprise-Kunden (Mazda, Congstar, Telekom) und legt den Fokus auf die Entwicklung sowie produktive Nutzung von Machine-Learning-Modellen. Dabei geht es um skalierbare, produktive Anwendungen mit echtem Business Impact, insbesondere im Bereich Customer Analytics und datenbasierter Entscheidungsfindung. Für Dich bedeutet das die Möglichkeit, ML-Lösungen end-to-end umzusetzen und aktiv in produktive Umgebungen zu bringen.
Aufgaben
- Als technischer Lösungs- und Implementierungspartner arbeitest Du in abwechslungsreichen Kundenprojekten und begleitest den gesamten Machine-Learning-Lifecycle von der Datenanalyse bis zum produktiven Einsatz.
- Du entwickelst, validierst und optimierst Machine-Learning-Modelle unter Einsatz von Python sowie gängigen Frameworks wie TensorFlow oder scikit-learn.
- Die Operationalisierung von Modellen (Deployment, Monitoring, Integration) gehört zu Deinem zentralen Verantwortungsbereich – mit Fokus auf MLOps und produktive Systeme.
- Du analysierst und verarbeitest große Datenmengen (z. B. mit Python, SQL, Spark) und leitest daraus konkrete Handlungsempfehlungen für Fachbereiche ab.
- In enger Abstimmung mit Kunden und internen Stakeholdern präsentierst Du Ergebnisse verständlich und berätst hinsichtlich datengetriebener Entscheidungen.
Profil
- Mehrjährige praktische Erfahrung im Bereich Data Science / Machine Learning (ca. 3+ Jahre).
- Sehr gute Kenntnisse in Python sowie Erfahrung mit gängigen ML-Frameworks (z. B. TensorFlow, scikit-learn).
- Praxis in der Entwicklung und insbesondere der Operationalisierung von Machine-Learning-Modellen.
- Erfahrung im Umgang mit größeren Datenmengen sowie grundlegende Kenntnisse in SQL und Datenstrukturen.
- Idealerweise Erfahrung mit Databricks, Spark oder vergleichbaren Technologien sowie Cloud-Umgebungen (z. B. Azure oder AWS).
- Strukturierte, lösungsorientierte Arbeitsweise sowie Kommunikationsstärke im Austausch mit Fachbereichen.
- Du sprichst verhandlungssicher Deutsch (C1 Niveau) und kommunizierst sicher auf Englisch.
Vergütungspaket
- Work-Life-Balance: 40-Stunden-Woche, hybrides Arbeitsmodell (60 % Remote), 30 Urlaubstage pro Jahr (+ 2 Tage Firmenevent).
- Attraktive Leistungen: Neben einer fairen Vergütung (70–80 k€ + Bonus) profitierst Du von mehrtägigen Firmenevents, Jobrad, Inhouse Fitnessstudio und Mobilitätszuschuss.
- Weiterentwicklung: Individuelle fachliche und persönliche Weiterbildungsmöglichkeiten sowie die Möglichkeit, Dich fachlich in Richtung MLOps oder spezialisierte ML-Themen weiterzuentwickeln.
Durch die exklusive Zusammenarbeit mit unserem Kunden garantieren wir Dir einen direkten, effizienten und maßgeschneiderten Bewerbungsprozess.
Data Scientist (m/w/d) Arbeitgeber: alphacoders
Unser Partner in Köln bietet eine inspirierende Arbeitsumgebung für Data Scientists, die an der Spitze der datengetriebenen und KI-basierten Lösungen arbeiten möchten. Mit einem hybriden Arbeitsmodell, einer 40-Stunden-Woche und attraktiven Zusatzleistungen wie einem Inhouse Fitnessstudio und individuellen Weiterbildungsmöglichkeiten fördert das Unternehmen nicht nur die berufliche Entwicklung, sondern auch eine ausgewogene Work-Life-Balance. Hier hast Du die Chance, innovative Machine-Learning-Modelle zu entwickeln und direkt an Projekten mit namhaften Kunden zu arbeiten, was einen echten Business Impact hat.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Data Scientist (m/w/d) erhalten könnten
✨Netzwerken, Netzwerken, Netzwerken!
Nutze LinkedIn und andere Plattformen, um mit Fachleuten aus der Data Science Community in Kontakt zu treten. Lass uns gemeinsam an deinem Netzwerk arbeiten, denn oft sind es persönliche Empfehlungen, die den Unterschied machen!
✨Präsentiere deine Projekte!
Stelle sicher, dass du deine bisherigen Projekte und Erfahrungen gut präsentieren kannst. Erstelle ein Portfolio oder eine GitHub-Seite, auf der du deine Machine-Learning-Modelle und deren Ergebnisse zeigst. So können wir potenziellen Arbeitgebern direkt zeigen, was du drauf hast!
✨Bereite dich auf technische Interviews vor!
Technische Interviews können knifflig sein. Übe typische Fragen zu Python, SQL und Machine Learning. Lass uns gemeinsam Mock-Interviews durchführen, damit du selbstbewusst in die Gespräche gehen kannst!
✨Bewirb dich direkt über unsere Website!
Wir empfehlen dir, dich direkt über unsere Website zu bewerben. So stellst du sicher, dass deine Bewerbung schnell und effizient bearbeitet wird. Lass uns diesen Schritt gemeinsam gehen und die besten Chancen nutzen!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Data Scientist (m/w/d) mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Sei du selbst!:Wir wollen dich kennenlernen, also zeig uns, wer du wirklich bist! Lass deine Persönlichkeit in deiner Bewerbung durchscheinen und erzähl uns, warum du die perfekte Ergänzung für unser Team bist.
Mach es konkret!:Verwende konkrete Beispiele aus deiner bisherigen Erfahrung, um deine Fähigkeiten im Bereich Data Science und Machine Learning zu untermauern. Zeig uns, wie du mit Python und ML-Frameworks gearbeitet hast und welche Erfolge du erzielt hast.
Achte auf die Details!:Stell sicher, dass deine Bewerbung fehlerfrei ist. Ein gut strukturiertes Anschreiben und ein übersichtlicher Lebenslauf machen einen guten Eindruck. Wir schätzen Sorgfalt und Professionalität!
Bewirb dich über unsere Website!:Der einfachste Weg, um Teil unseres Teams zu werden, ist, dich direkt über unsere Website zu bewerben. So können wir deine Bewerbung schnell und effizient bearbeiten. Wir freuen uns auf deine Unterlagen!
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei alphacoders vorbereitet
✨Mach dich mit den Technologien vertraut
Stelle sicher, dass du die gängigen ML-Frameworks wie TensorFlow und scikit-learn gut kennst. Bereite dich darauf vor, konkrete Beispiele aus deiner bisherigen Arbeit zu nennen, in denen du diese Technologien erfolgreich eingesetzt hast.
✨Datenanalyse im Fokus
Sei bereit, über deine Erfahrungen mit der Analyse großer Datenmengen zu sprechen. Überlege dir, wie du komplexe Daten in verständliche Handlungsempfehlungen umgewandelt hast und bringe konkrete Beispiele mit.
✨Kommunikation ist der Schlüssel
Da du eng mit Kunden und internen Stakeholdern zusammenarbeiten wirst, ist es wichtig, dass du deine Kommunikationsfähigkeiten unter Beweis stellst. Übe, technische Konzepte einfach und klar zu erklären, damit auch Nicht-Techniker sie verstehen.
✨Fragen stellen
Bereite einige Fragen vor, die du dem Interviewer stellen kannst. Das zeigt dein Interesse an der Position und hilft dir, mehr über die Unternehmenskultur und die spezifischen Herausforderungen im Bereich Data Science zu erfahren.
