Auf einen Blick
- Aufgaben: Leite komplexe Data-Science-Projekte und entwickle innovative analytische Lösungen.
- Unternehmen: Vielfältige DKB mit Fokus auf Chancengleichheit und Teamarbeit.
- Vorteile: Attraktive Vergütung, flexibles Arbeiten und individuelle Weiterbildungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Duz-Kultur, kein Dresscode und zahlreiche Gesundheitsangebote.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft mit modernsten Technologien und mache einen echten Unterschied.
- Qualifikationen: Erfahrung in Data Science, Machine Learning und Programmierung mit Python und SQL.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 63000 - 77000 € pro Jahr.
- Du übernimmst die fachliche und technische Leitung komplexer Data-Science-Vorhaben und übersetzt gemeinsam mit den Fachbereichen geschäftliche Fragestellungen in tragfähige analytische Lösungen.
- Du entwickelst statistische Modelle und Machine-Learning-Verfahren selbst mit und begleitest ihre Weiterentwicklung vom ersten Experiment bis zum produktiven Einsatz.
- Du verantwortest die methodische Qualität der Modelle.
Dafür gestaltest du belastbare Experimente und Validierungsverfahren, bewertest Ergebnisse kritisch und machst Möglichkeiten und Grenzen transparent.
- Du gestaltest gemeinsam mit Engineering-Teams die Gesamtlösung aus Modellen, Datenverarbeitung und Schnittstellen und sorgst für eine zuverlässige Integration in bestehende Prozesse und Systeme.
- Du etablierst gemeinsame Standards für reproduzierbare Analysen, wartbaren Code und nachvollziehbare Modelle.
Durch Reviews, Tests, Dokumentation und Monitoring sicherst du Qualität und Stabilität über den gesamten Lebenszyklus.
- Du evaluierst neue Methoden und Technologien – von klassischem Machine Learning bis zu generativer KI – und führst geeignete Ansätze dort ein, wo sie einen messbaren Mehrwert schaffen.
- Du begleitest Data Scientists fachlich, unterstützt sie durch Mentoring und Wissensaustausch und vertrittst methodische Entscheidungen verständlich gegenüber Fachbereichen, IT und Management.
- Dein Profil
- Du hast ein abgeschlossenes Studium der Mathematik, Statistik, Physik, (Wirtschafts-)Informatik oder eines vergleichbaren quantitativen Fachs oder bringst eine entsprechende berufliche Qualifikation mit.
- Du verfügst über mehrjährige Erfahrung in Data Science und hast anspruchsvolle Machine-Learning-Lösungen erfolgreich vom fachlichen Problem bis zum produktiven Einsatz begleitet.
- Du besitzt fundierte Kenntnisse in Statistik und Machine Learning.
Du kannst geeignete Verfahren auswählen, Hypothesen experimentell prüfen und die Aussagekraft sowie Grenzen von Modellergebnissen beurteilen.
- Du programmierst sicher mit Python und SQL und nutzt Git, automatisierte Tests und bewährte Entwicklungspraktiken für reproduzierbare und wartbare Data-Science-Lösungen.
- Du hast praktische Erfahrung mit Cloud-Umgebungen, idealerweise AWS, sowie mit der Bereitstellung und Überwachung produktiver ML-Services und den dafür erforderlichen MLOps-Prozessen.
- Du hast komplexe Vorhaben fachlich oder technisch geführt, gibst fundiertes Feedback und kannst Kolleg*innen für gemeinsame Methoden, Qualitätsstandards und Lösungswege gewinnen.
- Du verbindest analytische Tiefe mit Verständnis für den geschäftlichen Nutzen, kommunizierst prägnant und adressatengerecht und verfügst über sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse.
Die DKB steht für Vielfalt und Chancengerechtigkeit.
Egal, woher du kommst, wie alt du bist, welches Geschlecht, welche Genderidentität, sexuelle Orientierung oder Religion du hast, ob mit oder ohne Behinderung - wir freuen uns auf deine Bewerbung!
- Deine Benefits und mehr
- Attraktive Vergütung
(tariflich oder
außertariflich) - Flexibles und mobiles
Arbeiten – temporär auch
im EU-Ausland - Du hast die Wahl:
Benefits Pass, Jobticket
oder Jobrad - Individuelle Qualifi-
zierungsmöglichkeiten - Duz-Kultur und kein
Dresscode - Externe
Mitarbeitenden-
beratung - Angebote zum
Gesundbleiben - Weitere Extras wie z. b.
betriebliche Altersvorsorge
und Versicherungsschutz - Du möchtest mehr zur DKB erfahren?
Dann schau auf unserer Karriereseite vorbei.
Lead Data Scientist (m/w/d) in Berlin Arbeitgeber: DKB Service GmbH
Als Mitarbeiter im Kundensupport bei uns profitieren Sie von einer positiven Arbeitskultur, die auf Teamarbeit und persönlichem Wachstum basiert. Wir bieten Ihnen nicht nur attraktive Benefits, sondern auch zahlreiche Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung in einem dynamischen Umfeld, das sich der Verbesserung des Lebens unserer Kunden widmet. Arbeiten Sie in einem engagierten Team, das täglich daran arbeitet, den Service auf ein neues Level zu heben und einen echten Unterschied zu machen.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Lead Data Scientist (m/w/d) in Berlin 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 DKB Service GmbH 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 Lead Data Scientist (m/w/d) in Berlin 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 Lead Data Scientist (m/w/d) bei DKB Service GmbH gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei DKB Service GmbH 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 DKB Service GmbH entscheidend sein!
