Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und implementiere KI-Lösungen zur Optimierung von Preisen und Nachfrage.
- Unternehmen: Innovatives Unternehmen mit Fokus auf Datenwissenschaft und KI.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, flexible Arbeitszeiten und Weiterbildungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Dynamisches Team mit vielen Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft mit KI und mache einen echten Unterschied in der Geschäftswelt.
- Qualifikationen: Master-Abschluss in einem relevanten Bereich und 4-5 Jahre Erfahrung als Data Scientist.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Was Sie tun werden:
- Entwerfen, entwickeln und implementieren von Machine Learning- und KI-Lösungen, die kommerzielle Probleme in den Bereichen Preisgestaltung, Nachfrage und Umsatzoptimierung lösen.
- Verantwortung für die Modellqualität von Anfang bis Ende — Überwachung der Leistung, Verbesserung der Genauigkeit, Sicherstellung der Erklärbarkeit und Quantifizierung des Geschäftswerts während des gesamten Modelllebenszyklus.
- Zusammenarbeit mit Business Analysts, Data Engineers, Revenue Management und Fachexperten zur Bereitstellung produktionsreifer Datenprodukte.
- Identifizierung von Möglichkeiten, bei denen aufkommende Techniken (GenAI, fortgeschrittene Prognosen, Optimierung) messbaren Geschäftswert schaffen können — und deren Umsetzung.
Unser Tech-Stack: PySpark, Python, Databricks, Azure Cloud, MLflow
Ihr Profil: Was Sie benötigen:
- Universitätsabschluss (vorzugsweise Master) in Wirtschaftswissenschaften, Informatik oder einem verwandten STEM-Bereich.
- 4–5 Jahre Berufserfahrung als Data Scientist oder ML Engineer.
- Solides Verständnis von Python, SQL und den wichtigsten Bibliotheken der Datenwissenschaft.
- Vertrautheit mit BI-Tools.
- Kenntnisse in Databricks oder ähnlichen Lakehouse-/Notebook-Plattformen.
- Fähigkeit, Modellansätze basierend auf Datenmerkmalen, geschäftlichen Einschränkungen und Anforderungen an die Interpretierbarkeit auszuwählen und zu begründen.
- Verständnis der Kompromisse bei der Modellleistung und Hyperparameter-Tuning.
- Erfahrung mit Feature Engineering, Datenbereinigung und dem Management von Datenleckagen und Überanpassung.
- Erfahrung mit eingeschränkten Optimierungsmodellen.
- Erfahrung im Aufbau von RAG-Pipelines oder der Integration von LLMs in Produktionsabläufe.
- Mindestens 2–3 Jahre Erfahrung mit MLOps-Praktiken und Experimentverfolgung.
- Erfahrung mit mindestens einer Cloud-Plattform.
Was Sie mitbringen:
- Neugier, um in unbekannte Geschäftsfelder einzutauchen und „warum“ zu fragen.
- Eine Neigung zu pragmatischen Lösungen.
- Sicherheit im Umgang mit Unklarheiten.
- Verantwortung für die Datenqualität.
Data Scientist (all genders) Arbeitgeber: Deutsche Lufthansa AG
Als Arbeitgeber bieten wir Ihnen die Möglichkeit, in einem dynamischen und innovativen Umfeld zu arbeiten, in dem Ihre Fähigkeiten als Data Scientist geschätzt werden. Unsere Unternehmenskultur fördert Zusammenarbeit und kontinuierliches Lernen, während wir Ihnen durch gezielte Weiterbildungsangebote und spannende Projekte die Chance geben, sich beruflich weiterzuentwickeln. Zudem profitieren Sie von flexiblen Arbeitszeiten und der Möglichkeit, an modernsten Technologien wie Azure Cloud und Databricks zu arbeiten, was Ihre Arbeit nicht nur bedeutungsvoll, sondern auch zukunftssicher macht.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Data Scientist (all genders) erhalten könnten
✨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 Deutsche Lufthansa AG 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 Data Scientist (all genders) 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 Data Scientist (all genders) bei Deutsche Lufthansa AG gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Deutsche Lufthansa AG 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 Deutsche Lufthansa AG entscheidend sein!
