Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle innovative Data-Science-Lösungen und arbeite eng mit Entwicklern zusammen.
- Arbeitgeber: Justtrack ist ein wachsendes SaaS-Unternehmen, das Marketing-Tools für App- und Spiele-Publisher bietet.
- Mitarbeitervorteile: Genieße flexible Arbeitszeiten, Remote-Arbeit, 30 Urlaubstage und zahlreiche Lernmöglichkeiten.
- Warum dieser Job: Werde Teil eines dynamischen Teams und nutze modernste Technologien zur Datenanalyse.
- Gewünschte Qualifikationen: Mindestens 5 Jahre Erfahrung in Data Science und einen Master-Abschluss in einem relevanten Bereich.
- Andere Informationen: Erhalte Unterstützung bei Umzug und Visa sowie Zugang zu Gesundheits- und Wellnessangeboten.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 48000 - 84000 € pro Jahr.
Als Senior Data Scientist wirst du Teil eines Teams aus hochmotivierten Analysten, Data Engineers und Entwicklern und bildest mit ihnen unser Data Science Team. Bei justtrack bauen wir ein SaaS-Unternehmen auf, das App- und Spiele-Publishern ein attraktives Toolset bietet, um ihren gesamten globalen Marketing-Wachstumsprozess zu steuern. Von der Verwaltung, Analyse und Automatisierung von Marketingprozessen bis hin zur Gewinnung tiefergehender mobiler Produkt-Insights ermöglicht justtrack seinen Nutzern, ihr Wachstum effektiv zu optimieren.
Du wirst Teil unseres kleinen, aber wachsenden Data Science Teams, das Zugang zu modernster Technologie hat und eng mit allen Geschäftsbereichen zusammenarbeitet, um neue Ansätze zur Nutzung unserer Datenbestände mit innovativen Algorithmen und Ideen umzusetzen. Die Mission unseres Teams ist es, alle In-App-Events und Marketing-Daten mühelos zu sammeln, zu aggregieren und Entwicklern sowie Marketing-Experten in Echtzeit bereitzustellen. Durch deine explorative Datenanalyse wirst du dazu beitragen, unsere Daten zum Sprechen zu bringen, indem du wiederkehrende Analysen in Metriken und Warnmeldungen verwandelst.
Wie der ideale Kandidat aussieht:
- Du hast 5+ Jahre Erfahrung in der Anwendung von Data Science, maschinellem Lernen (ML) und Zeitreihenanalyse in realen Projekten mit messbarem Geschäftswert.
- Du hast einen Master-Abschluss in Data Science, Angewandter Mathematik oder einem verwandten Bereich.
- Du verfügst über Expertenwissen in Python, SQL und ML-Frameworks wie scikit-learn und kennst dich gut mit der AWS-Technologie aus.
- Du hast eine unternehmerische und pragmatische Denkweise - schwierige Probleme motivieren dich dazu, noch tiefer zu graben.
- Du kannst flexibel zwischen einem "Move-Fast"-Ansatz und einem "Zero-Margin-for-Error"-Modus wechseln.
- Du kannst tief in mathematische Konzepte eintauchen und komplexe Themen einfach erklären.
Deine Aufgaben:
- Entwicklung unseres Data-Science-Tech-Stacks vorantreiben, indem du innovative Möglichkeiten identifizierst und die Umsetzung durch unser Entwicklungsteam steuerst.
- In enger Zusammenarbeit mit unseren Entwicklern wiederkehrende Analysen in Metriken, Diagramme, geschäftsrelevante Nachrichten sowie zugrunde liegende Datenspeicherung und Pipelines transformieren.
- ML-Modelle entwickeln, um unsere Nutzer in Echtzeit über erkannte Trends und statistische Ausreißer zu benachrichtigen.
- Wissen und verwertbare Erkenntnisse aus lauten, strukturierten und unstrukturierten Daten gewinnen.
- Explorative Datenanalysen durchführen, um Korrelationen und Trends zu identifizieren.
- Mit Daten aus verschiedenen Quellen arbeiten (Redshift, Spark, SQL, Athena, S3, Druid Event Streams, AWS Data Pipeline).
Was wir dir bieten:
- Lern- & Entwicklungsmöglichkeiten: Wir aktualisieren unseren Analytics-Tech-Stack regelmäßig, um unser Plattformwachstum zu unterstützen. Daher bieten wir zahlreiche Lernmöglichkeiten. Der Wissensaustausch wird durch regelmäßige Workshops gefördert.
- Work-Life-Paket: 2 Remote-Tage pro Woche, 30 Urlaubstage, 3 Wochen pro Jahr Remote-Arbeit von einem Ort deiner Wahl, Flexible Arbeitszeiten & hundefreundliches, modernes Büro im Stadtzentrum.
- Relocation-Paket: Unterstützung bei Visa & rechtlichen Fragen, Umzugsbonus & Erstattung der Kosten für Deutschkurse und mehr.
- Happy-Belly-Paket: Monatlicher Firmenlunch, jede Menge kostenlose Snacks und Getränke, kostenloses Frühstück & frische Backwaren jeden Montag.
- Physisches & mentales Gesundheits-Paket: Inhouse-Gym mit Personal Trainer, Verschiedene Kurse wie Yoga mit erfahrenen Lehrern, kostenloser Zugang zu unserem EAP (Employee Assistance Program) zur Unterstützung deiner mentalen Gesundheit und deines Wohlbefindens.
- Aktivitäten-Paket: Regelmäßige Team- und Firmen-Events, Hackathons.
- Bildungs-Paket: Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung durch gezielte Kurse und Trainings.
Senior Data Scientist (m/w/d) Arbeitgeber: applike group

Kontaktperson:
applike group HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Senior Data Scientist (m/w/d)
✨Netzwerken mit Fachkollegen
Nutze Plattformen wie LinkedIn, um dich mit anderen Data Scientists und Fachleuten aus der Branche zu vernetzen. Nimm an relevanten Meetups oder Konferenzen teil, um dein Netzwerk zu erweitern und potenzielle Kontakte bei justtrack zu knüpfen.
✨Projekte und Portfolios präsentieren
Stelle sicher, dass du deine bisherigen Projekte und Erfahrungen in Data Science gut dokumentierst. Ein Portfolio, das deine Fähigkeiten in Python, SQL und maschinellem Lernen zeigt, kann dir helfen, dich von anderen Bewerbern abzuheben.
✨Aktuelle Trends verfolgen
Bleibe über die neuesten Entwicklungen im Bereich Data Science und maschinelles Lernen informiert. Zeige in Gesprächen, dass du die aktuellen Trends verstehst und wie sie auf die Herausforderungen bei justtrack angewendet werden können.
✨Vorbereitung auf technische Interviews
Bereite dich auf technische Interviews vor, indem du häufige Fragen zu Data Science, Algorithmen und Datenanalyse übst. Sei bereit, deine Denkweise und Problemlösungsansätze klar und verständlich zu erklären, um deine unternehmerische Denkweise zu demonstrieren.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Senior Data Scientist (m/w/d)
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Verstehe die Anforderungen: Lies die Stellenbeschreibung sorgfältig durch und achte auf die geforderten Qualifikationen und Erfahrungen. Stelle sicher, dass du diese in deinem Lebenslauf und Anschreiben klar hervorhebst.
Individualisiere dein Anschreiben: Schreibe ein maßgeschneidertes Anschreiben, das deine Motivation für die Position als Senior Data Scientist bei justtrack verdeutlicht. Betone, wie deine Erfahrungen und Fähigkeiten zur Mission des Unternehmens passen.
Hebe relevante Projekte hervor: Füge in deinem Lebenslauf spezifische Projekte hinzu, die deine Erfahrung in Data Science, maschinellem Lernen und Zeitreihenanalyse demonstrieren. Verwende konkrete Zahlen und Ergebnisse, um deinen Einfluss zu zeigen.
Prüfe auf Fehler: Bevor du deine Bewerbung einreichst, überprüfe alle Dokumente auf Rechtschreib- und Grammatikfehler. Eine fehlerfreie Bewerbung zeigt Professionalität und Sorgfalt.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei applike group vorbereitest
✨Bereite dich auf technische Fragen vor
Da die Rolle eines Senior Data Scientist tiefgehende Kenntnisse in Data Science und maschinellem Lernen erfordert, solltest du dich auf technische Fragen zu Python, SQL und ML-Frameworks wie scikit-learn vorbereiten. Überlege dir Beispiele aus deiner bisherigen Erfahrung, die deine Fähigkeiten demonstrieren.
✨Verstehe die Unternehmensmission
Informiere dich über justtrack und die Applike Group. Verstehe, wie das Unternehmen seine Daten nutzt, um Marketingprozesse zu optimieren. Dies zeigt dein Interesse und deine Motivation, Teil des Teams zu werden.
✨Präsentiere deine Problemlösungsfähigkeiten
Bereite konkrete Beispiele vor, in denen du komplexe Probleme gelöst hast. Zeige, wie du innovative Ansätze entwickelt hast, um Herausforderungen in der Datenanalyse zu meistern. Dies wird deine unternehmerische Denkweise unterstreichen.
✨Sei bereit für Fragen zur Teamarbeit
Da die Position enge Zusammenarbeit mit Entwicklern erfordert, sei bereit, über deine Erfahrungen in der Teamarbeit zu sprechen. Betone, wie du erfolgreich mit anderen zusammengearbeitet hast, um gemeinsame Ziele zu erreichen und wie du Feedback in deine Arbeit integriert hast.