Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle KI-gestützte Lösungen zur Strukturierung großer Datenmengen und verbessere personalisierte Lernerfahrungen.
- Unternehmen: Internationales Digitalunternehmen im Bildungsbereich mit remote-first Kultur.
- Vorteile: Flexibles Arbeiten, langfristige Perspektiven und umfangreiche Weiterbildungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Engagiertes Team mit kurzen Entscheidungswegen und großem Gestaltungsspielraum.
- Warum dieser Job: Gestalte innovative Produkte und arbeite in einem dynamischen, professionellen Team.
- Qualifikationen: Sehr gute Python-Kenntnisse und Erfahrung mit LLMs sind erforderlich.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 48000 - 84000 € pro Jahr.
Unser Kunde ist ein international tätiges Digitalunternehmen im Bildungsumfeld, das datengetriebene Produkte für anspruchsvolle Lern- und Trainingsszenarien entwickelt. Im Fokus der Rolle stehen moderne KI-Verfahren, skalierbare Plattformtechnologien und die strukturierte Aufbereitung großer Informationsmengen, um personalisierte Lernerfahrungen zu ermöglichen. Das Unternehmen arbeitet remote-first innerhalb Europas und verbindet technologische Exzellenz mit hoher Produktorientierung und interdisziplinärer Zusammenarbeit.
Aufgaben
- Entwicklung von Verfahren zur automatisierten Strukturierung großer Mengen unstrukturierter Inhalte mittels Large Language Models und datenwissenschaftlicher Methoden
- Konzeption, Test und kontinuierliche Optimierung von Prompt- und Extraktionsstrategien zur zuverlässigen Erkennung definierter Entitäten und Beziehungen
- Aufbau und Pflege eines semantischen Datenmodells sowie Implementierung einer Graph- oder relationalen Wissensstruktur für produktive Anwendungen
- Entwicklung automatisierter Validierungs- und Qualitätsprüfungen, einschließlich regelbasierter Checks und KI-gestützter Review-Schleifen
- Definition und Umsetzung von Evaluationsframeworks zur Messung von Qualität, Robustheit, Sicherheit und Effizienz KI-basierter Features
- Enge Zusammenarbeit mit Fachexpertinnen und Fachexperten zur fachlichen Plausibilisierung sowie mit Engineering-Teams zur Integration in Produkt-APIs
- Dokumentation, Monitoring und iterative Verbesserung der Datenpipelines mit Blick auf Skalierbarkeit und Wartbarkeit
Anforderungen
- Sehr gute Python-Kenntnisse und Erfahrung in der Entwicklung modularer, produktionsnaher Softwarekomponenten
- Praxis im Umgang mit LLMs, insbesondere API-basierter Nutzung sowie Verständnis für typische Failure-Modes und Guardrails
- Ausgeprägtes Verständnis für Datenmodellierung und strukturierte Repräsentationen als Grundlage für maschinelle Verarbeitung
- Erfahrung mit oder hohe Lernbereitschaft für Graphdatenbanken (Neo4j), Ontologien oder wissensbasierte Systeme und deren Abfragesprachen
- Grundkenntnisse in Cloud- und MLOps-Praktiken, z.B. CI/CD, Containerisierung, Deployment und Monitoring
- Abgeschlossenes Studium in Informatik, Mathematik, Statistik, Data Science oder einer vergleichbaren Fachrichtung
Benefits
- Remote-first Arbeitsmodell innerhalb Deutschlands mit flexiblen Arbeitszeiten
- Langfristige Perspektive in einem wachstumsorientierten Tech-Umfeld
- Strukturiertes Onboarding mit klaren Ansprechpartnern, Feedbackschleifen und bereichsübergreifendem Kennenlernen
- Arbeit in einem engagierten, professionellen Team mit kurzen Entscheidungswegen und hoher Produktnähe
- Großer Gestaltungsspielraum, um Prozesse, Datenprodukte und KI-Features aktiv mitzuprägen
- Umfangreiche Möglichkeiten zur fachlichen und persönlichen Weiterbildung über interne Lernangebote
- Zugang zu Coaching- und Unterstützungsangeboten rund um mentale Gesundheit und Wellbeing
Connected verpflichtet sich zu Chancengleichheit, als Arbeitgeber ebenso wie als Dienstleistungsunternehmen. Wir treffen Rekrutierungsentscheidungen ausschließlich basierend auf Erfahrungen und Fähigkeiten der Bewerberinnen und Bewerber. Wir freuen uns auf Ihre Bewerbung!
(Senior) Data Scientist (m/w/d) in Full-Remote Deutschlandweit Arbeitgeber: Connected
Unser Kunde ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern ein dynamisches Arbeitsumfeld mit modernen digitalen Lösungen bietet. Die Möglichkeit zu flexiblem Arbeiten und ein strukturiertes Onboarding fördern die persönliche und berufliche Weiterentwicklung. Zudem erwartet Sie ein kollegiales Team mit kurzen Entscheidungswegen und einer attraktiven Vergütung, die erfolgsabhängige Bestandteile umfasst, was die Position als Sales Manager (m/w/d) in Berlin besonders attraktiv macht.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so (Senior) Data Scientist (m/w/d) in Full-Remote Deutschlandweit erhalten könntest
✨Wende dich an die richtigen Communities
Schau dir Online-Communities und Foren an, die sich um Data Science drehen, wie Kaggle oder GitHub. Engagiere dich dort aktiv, teile deine Projekte und lerne von anderen – das wird dir helfen, nicht nur einen Fuß in die Tür zu bekommen, sondern auch wertvolle Kontakte zu knüpfen.
✨Präsentiere deine Daten-Projekte
Baue ein Portfolio auf, das deine besten Projekte zeigt. Nutze Plattformen wie GitHub oder eine persönliche Webseite, um deine Arbeiten zu veröffentlichen. Arbeitgeber im Data Science-Bereich schauen oft direkt auf praktische Erfahrungen, also zeig, was du drauf hast!
✨Nimm an Meetups und Hackathons teil
Besuche lokale Data Science-Meetups oder nehme an Hackathons teil. Diese Veranstaltungen sind nicht nur super, um dein Wissen zu erweitern, sondern auch Gold wert für Networking. Du lernst Fachkollegen kennen und kannst auf Lockere Art und Weise Eventualjobs ergattern.
✨Direkte Bewerbungen über unsere Seite
Vergiss nicht, direkt auf unserer Website nach Stellenangeboten bei Connected zu schauen. Hier kannst du dich auf offene Datenwissenschaftsstellen bewerben und zeigst damit direktes Interesse, das viele Arbeitgeber schätzen!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um (Senior) Data Scientist (m/w/d) in Full-Remote Deutschlandweit mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Lass deine Daten sprechen!:In einem Bereich wie Data Science ist es entscheidend, dass du deine praktischen Fähigkeiten präsentierst. Wenn du an Projekten gearbeitet hast, die deine Analysefähigkeiten oder dein Wissen über Machine Learning demonstrieren, teile sie in deinem Lebenslauf oder füge einen Link zu deinem GitHub-Portfolio bei. Die Daten, die du analysiert hast, und die Tools, die du verwendest, sollten klar hervorgehoben werden.
Ergebnisse quantifizieren!:Unterstütze deine Erfahrung mit quantifizierbaren Ergebnissen. Zeige, wie du durch deine Analysen oder Modelle zur Entscheidungsfindung beigetragen hast oder wie deine Berechnungen den Rohdaten neue Erkenntnisse entlockt haben. Arbeitgeber in der Data Science sind oft an konkreten Verbesserungen und Effizienzsteigerungen interessiert!
Erläutere deine Lernbereitschaft!:Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, zeige in deinem Anschreiben, dass du bereit bist, zu lernen und dich weiterzuentwickeln. Sprich über deine Neugier für neue Technologien oder Methoden im Data Science Bereich. Vielleicht hast du auch Kurse besucht oder Zertifikate erworben, die deine Begeisterung zeigen!
Die richtige technische Sprache!:Achte darauf, dass deine Bewerbung alle relevanten technischen Begriffe enthält, die in der Data Science gebräuchlich sind. Nenne spezifische Programmier- und Analysetools wie Python, R oder SQL, die du beherrschst. Dies macht es für die Rekrutierer einfacher, schnell zu erkennen, dass du für die Rolle als (Senior) Data Scientist (m/w/d) in Full-Remote Deutschlandweit bei Connected gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Connected vorbereitet
✨Bereite deine technischen Skills vor
In einem Vorstellungsgespräch für eine Data-Science-Position wird oft dein Wissen über Tools wie Python, R oder SQL getestet. Mach dich mit gängigen Algorithmen und deren Einsatzmöglichkeiten vertraut, denn technische Fragen können schnell kommen. Lass uns sicherstellen, dass du in diesen Bereichen glänzt!
✨Verschaffe dir einen Überblick über Projekte
Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, ist es wichtig, dass du konkrete Erfahrungen und Projekte vorweisen kannst. Wenn du bereits an Data-Science-Projekten gearbeitet hast, sei bereit, diese in der Tiefe zu erläutern und zu diskutieren, wie du die Probleme gelöst hast. Dein Portfolio kann hier einen echten Unterschied machen!
✨Vorbereitung auf case studies
In Data-Science-Interviews sind case studies und praktische Probleme häufig Teil des Gesprächs. Übe, wie du strukturiert und logisch an solche Aufgaben herangehst. Arbeitgeber möchten sehen, wie du Daten analysierst und Lösungen entwickelst – bring also deine analytischen Fähigkeiten mit!
✨Zeige deine Leidenschaft für Daten
Mehr denn je geht es bei einer Vollzeitstelle darum, dass du nicht nur die Skills hast, sondern auch wirklich für das Feld brennst. Teile Anekdoten oder Erfahrungen, die zeigen, wie du zur Datenwissenschaft gekommen bist und was dich fasziniert. Diese Begeisterung kann für Connected entscheidend sein!
