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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Werde Teil unseres Teams und entwickle innovative Machine-Learning-Modelle für den Immobilienmarkt.
- Arbeitgeber: HAUSGOLD revolutioniert den Immobilienmarkt mit datengetriebenen Lösungen und modernster KI-Technologie.
- Mitarbeitervorteile: Flexibles Arbeiten, Team-Awards, Zuschüsse und attraktive Corporate Benefits warten auf dich!
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft des Immobilienmarktes in einem dynamischen, unterstützenden Team mit kurzen Entscheidungswegen.
- Gewünschte Qualifikationen: Abgeschlossenes Studium in Data Science oder verwandten Bereichen und Erfahrung in Machine Learning sind erforderlich.
- Andere Informationen: Moderne Büros in Hamburg mit Alsterblick und regelmäßige Teamevents sorgen für ein tolles Arbeitsumfeld.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 43200 - 84000 € pro Jahr.
Bei HAUSGOLD verbessern wir den Immobilienmarkt durch innovative, datengetriebene Lösungen. Unser Ziel ist es, Maklern mithilfe modernster KI-Technologien einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil zu verschaffen. Werde Teil unseres Teams und bringe deine Expertise ein, um unsere Plattform und Produkte aktiv weiterzuentwickeln.
Verantwortlichkeiten:
- Datenanalyse und -aufbereitung: Analysiere vielfältige Datensätze, darunter Immobiliendaten, Marketinginformationen und Maklerprofile und bereite sie für die Modellierung auf.
- Entwicklung von Modellen: Erstelle statistische und Machine-Learning-Modelle zur Lead-Bewertung, Verkaufsprognose und Priorisierung.
- Modelltraining und Optimierung: Trainiere und optimiere Algorithmen (z.B. Random Forest) durch Hyperparameter-Tuning, um höchste Präzision und Performance zu gewährleisten.
- Produktintegration: Integriere entwickelte Modelle in unsere Plattform, um Nutzern Echtzeit-Funktionalitäten bereitzustellen.
- Performance-Tracking und A/B-Tests: Überwache die Modellleistung und führe Experimente zur kontinuierlichen Optimierung durch.
- Dateninfrastruktur-Optimierung: Arbeite eng mit dem BI-Team zusammen, um unser Data Warehouse auf Machine-Learning-Anwendungen abzustimmen und zu verbessern.
Minimum Anforderungen:
- Akademischer Hintergrund: Abgeschlossenes Studium in Data Science, Informatik, Mathematik, Statistik oder einem verwandten Fachgebiet.
- Berufserfahrung: Erfahrung in der Entwicklung und Implementierung von Machine-Learning-Modellen, idealerweise im Bereich Lead Scoring oder Kundenbewertung.
- Technische Fähigkeiten: Fundierte Kenntnisse in Python und Bibliotheken wie Scikit-Learn, TensorFlow, PyTorch und/oder R. Erfahrung mit SQL und Datenbanken; Kenntnisse in Cloud-Plattformen (z.B. AWS) sind von Vorteil.
- Analytische Kompetenz: Ausgeprägte Fähigkeit, komplexe Datenprobleme zu strukturieren und praxisnahe Lösungen zu entwickeln.
- Arbeitsweise: Selbstständige, ergebnisorientierte und teamfähige Arbeitsweise in agilen Projekten.
Zusätzliche Informationen:
- Flexibles Arbeitsmodell: Du hast die Wahl, in unserem modernen Büro in Hamburg direkt an der Alster zu arbeiten oder remote von deinem bevorzugten Standort aus.
- Teamkultur: Ein dynamisches und unterstützendes Team mit offenen Türen, kurzen Entscheidungswegen und regelmäßigen Unternehmens-Updates.
- Mitarbeiterauszeichnungen: Teilnahme am HAUSGOLD Team-Award mit der Chance auf kostenlose Reisen.
- Zusätzliche Leistungen: Zuschuss zum Deutschland-Ticket oder alternativ einen KiTa-Zuschuss. Zugang zu attraktiven Benefits über Plattformen wie benefitsy, Corporate Benefits, Essenszuschuss und FutureBens.
- Arbeitsumfeld: Moderne Büros mit Alsterblick und hervorragender Anbindung an öffentliche Verkehrsmittel – nur 400m vom Hauptbahnhof Hamburg entfernt.
- Teamevents: Regelmäßige Veranstaltungen wie Afterwork-Treffen, Brunches, oder gemeinsame Fußballabende im Office.
Wenn du bereit bist, die Zukunft des Immobilienmarktes aktiv mitzugestalten und Teil eines innovativen Teams zu werden, freuen wir uns auf deine Bewerbung.
Deine Ansprechpartnerin ist Celina. Bitte sende uns deine Unterlagen mit Angabe deines möglichen Eintrittstermins sowie deiner Gehaltsvorstellung.
HAUSGOLD digitalisiert den Verkaufsprozess von Immobilien für Verkäufer, Käufer und Makler mit dem Ziel mehr Transparenz und Effizienz zu schaffen. Unsere eigenentwickelte Software und eine professionelle Kundenbetreuung bilden zusammen mit unserem Netzwerk von mehreren tausend Maklern vor Ort eine einzigartige Basis für unser weiteres Wachstum.
Anfang 2014 gegründet, haben wir uns inzwischen zu einem der führenden PropTech Unternehmen im deutschsprachigen Raum entwickelt. Unser Team aus über 50 Mitarbeitern und namhafte Investoren wie der Deutschen Bank oder Rocket Internet bilden die Basis unseres Erfolgs.
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Data Scientist & Machine Learning Engineer (m/w/d) Arbeitgeber: HAUSGOLD | talocasa GmbH
Kontaktperson:
HAUSGOLD | talocasa GmbH HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Data Scientist & Machine Learning Engineer (m/w/d)
✨Tip Nummer 1
Nutze dein Netzwerk! Sprich mit ehemaligen Kommilitonen oder Kollegen, die bereits in der Immobilien- oder Tech-Branche arbeiten. Sie können dir wertvolle Einblicke geben und möglicherweise sogar eine Empfehlung aussprechen.
✨Tip Nummer 2
Bleibe auf dem Laufenden über aktuelle Trends im Bereich Data Science und Machine Learning. Verfolge relevante Blogs, Podcasts oder Webinare, um dein Wissen zu erweitern und interessante Gesprächsthemen für das Vorstellungsgespräch zu haben.
✨Tip Nummer 3
Bereite dich darauf vor, deine technischen Fähigkeiten praktisch zu demonstrieren. Überlege dir Beispiele aus deiner bisherigen Arbeit, bei denen du erfolgreich Machine-Learning-Modelle entwickelt oder optimiert hast, und sei bereit, diese im Gespräch zu erläutern.
✨Tip Nummer 4
Informiere dich über HAUSGOLD und deren Produkte. Zeige im Gespräch, dass du ein echtes Interesse an der Firma und ihrer Mission hast. Das wird dir helfen, dich von anderen Bewerbern abzuheben und zu zeigen, dass du gut ins Team passt.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Data Scientist & Machine Learning Engineer (m/w/d)
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Verstehe die Unternehmensmission: Informiere dich über HAUSGOLD und deren Ziel, den Immobilienmarkt durch datengetriebene Lösungen zu verbessern. Zeige in deiner Bewerbung, wie deine Fähigkeiten und Erfahrungen zur Erreichung dieser Mission beitragen können.
Hebe relevante Erfahrungen hervor: Betone in deinem Lebenslauf und Anschreiben deine Erfahrungen in der Entwicklung und Implementierung von Machine-Learning-Modellen, insbesondere im Bereich Lead Scoring oder Kundenbewertung. Konkrete Beispiele sind hier sehr hilfreich.
Technische Fähigkeiten betonen: Stelle sicher, dass du deine Kenntnisse in Python, Scikit-Learn, TensorFlow, PyTorch und SQL klar darstellst. Wenn du Erfahrung mit Cloud-Plattformen wie AWS hast, erwähne dies ebenfalls, da es von Vorteil ist.
Persönliche Arbeitsweise darstellen: Beschreibe in deinem Anschreiben deine selbstständige und ergebnisorientierte Arbeitsweise sowie deine Teamfähigkeit in agilen Projekten. Dies zeigt, dass du gut ins Team von HAUSGOLD passt.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei HAUSGOLD | talocasa GmbH vorbereitest
✨Verstehe die Unternehmensmission
Informiere dich über die Ziele von HAUSGOLD und wie sie den Immobilienmarkt durch datengetriebene Lösungen verbessern. Zeige im Interview, dass du die Mission des Unternehmens verstehst und wie deine Fähigkeiten dazu beitragen können.
✨Bereite konkrete Beispiele vor
Denke an spezifische Projekte oder Erfahrungen, in denen du Machine-Learning-Modelle entwickelt oder optimiert hast. Sei bereit, diese Beispiele zu erläutern und zu zeigen, wie du Herausforderungen gemeistert hast.
✨Technische Fähigkeiten demonstrieren
Stelle sicher, dass du deine Kenntnisse in Python, Scikit-Learn, TensorFlow oder anderen relevanten Technologien klar kommunizierst. Bereite dich darauf vor, technische Fragen zu beantworten oder sogar kleine Programmieraufgaben zu lösen.
✨Fragen zur Teamkultur stellen
Zeige Interesse an der Teamdynamik und der Arbeitsweise bei HAUSGOLD. Stelle Fragen zu agilen Projekten, der Zusammenarbeit mit dem BI-Team und wie das Unternehmen Innovationen fördert. Das zeigt, dass du nicht nur an der Position, sondern auch an der Unternehmenskultur interessiert bist.
