Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle ML-Modelle zur Automatisierung von Kapazitäts- und Planungsentscheidungen in unserer SaaS.
- Unternehmen: PDR.cloud GmbH, ein innovatives Unternehmen mit flacher Hierarchie und kreativer Atmosphäre.
- Vorteile: Remote-Arbeit, regelmäßige Teamtreffen, offene Kommunikation und persönliche Entwicklungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Dynamisches Team mit interdisziplinärer Zusammenarbeit und kurzen Entscheidungswegen.
- Warum dieser Job: Arbeite an realen Herausforderungen und bringe Machine Learning in die Produktion.
- Qualifikationen: Erfahrung in Applied Machine Learning, sehr gute Python-Kenntnisse und Teamfähigkeit.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 43200 - 84000 € pro Jahr.
Du bist interessiert an der Stelle als Senior Machine Learning Engineer (m/w/d) bei PDR.cloud GmbH? Bitte beachte, dass die Stelle nur für Bewerber aus Deutschland verfügbar ist. Die Sprachanforderungen für diese Stelle sind: Deutsch - Fließend, Englisch - Fließend.
Als Senior Machine Learning Engineer entwickelst du Modelle und Optimierungslogiken, die reale Kapazitäts- und Planungsentscheidungen automatisieren. Dein Fokus liegt auf Prognosen, Berechnungen und Entscheidungsmodellen, die direkt in den operativen Kern unserer SaaS einfließen. Du arbeitest an echten Produktionsproblemen mit hoher Wirkung von Forecasting bis Scheduling.
Tätigkeiten
In dieser Rolle entwickelst du ML-basierte Modelle und Berechnungslogiken zur automatisierten Kapazitäts- und Planungslösungen innerhalb unserer SaaS-Lösung. Dein Fokus liegt auf Prognosen, Optimierung und Entscheidungslogik. Du arbeitest datengetrieben an realen operativen Problemen und bringst Machine Learning zuverlässig in die Produktion.
Anforderungen
- Mehrjährige Erfahrung im Bereich Applied Machine Learning oder in einer vergleichbaren Rolle
- Sehr gute Python-Kenntnisse sowie Erfahrung mit gängigen ML-Libraries
- Erfahrung mit Prognosemodellen, Optimierungsproblemen oder Entscheidungslogiken
- Sicherer Umgang mit Datenanalyse, Feature Engineering und Modellbewertung
- Erfahrung mit produktiven ML-Systemen und deren Betrieb
Team
Sie werden Teil unseres engagierten, interdisziplinären Entwicklungsteams, das aus erfahrenen Fullstack-Entwicklern, UX-Designern und Product Managern besteht. Wir legen großen Wert auf offene Kommunikation, gegenseitige Unterstützung und eine konstruktive Feedback-Kultur. Während Sie überwiegend remote arbeiten können, treffen wir uns regelmäßig in Berlin-Schöneberg, um gemeinsam Ideen zu entwickeln, Strategien abzustimmen und natürlich auch, um zusammen Mittag zu essen. In unserem Team herrscht eine flache Hierarchie, kurze Entscheidungswege und eine freundschaftliche, kollegiale Atmosphäre, die Raum für Kreativität und persönliches Wachstum bietet.
Bewerbungsprozess
Unser Bewerbungsprozess ist transparent, schlank und persönlich gestaltet: Erstes Kennenlernen (Remote) – Ein kurzes Gespräch, um Sie und Ihre Motivation kennenzulernen. Fachliches Interview – Technisches Gespräch mit unseren Entwickler:innen, ggf. inkl. Code-Review oder kleiner Praxisaufgabe. Team-Interview – Austausch mit zukünftigen Kolleg:innen, um Fragen zu stellen und unser Arbeitsumfeld kennenzulernen. Finales Gespräch & Angebot – Gemeinsame Abstimmung zu Rahmenbedingungen und nächstmöglichem Starttermin. Wir legen Wert auf schnelle Rückmeldungen und begleiten Sie während des gesamten Prozesses offen und wertschätzend.
Über das Unternehmen
PDR.cloud wurde 2018 in Berlin gegründet. Wir bieten KFZ-Reparaturdienstleistern eine cloud-basierte Software zur Abrechnung und Steuerung von Schäden. PDR.cloud vereint die bekannten Funktionen eines klassischen Dealer-Management-Systems mit smarten Lösungen und zeitgemäßer IT-Architektur. Unsere Mission ist es für unsere Kunden eine vollständig digitale Werkstatt zu realisieren und den Arbeitsalltag unserer Anwender trotz immer komplexer werdenden Schaden-Prozessen zu vereinfachen.
Senior Machine Learning Engineer (m/w/d) Arbeitgeber: Instaffo GmbH
Als Arbeitgeber bieten wir dir die Möglichkeit, in einem dynamischen und innovativen Umfeld zu arbeiten, das auf Eigenverantwortung und Teamarbeit setzt. Unsere offene Unternehmenskultur fördert den Wissensaustausch und die persönliche Weiterentwicklung, während du an spannenden Infrastruktur- und Security-Projekten arbeitest. Zudem hast du die Chance, dich zum Deputy Architect weiterzuentwickeln und deine technischen Fähigkeiten in einem unterstützenden Team auszubauen.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Senior Machine Learning Engineer (m/w/d) 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 Instaffo 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 Senior Machine Learning Engineer (m/w/d) 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 Machine Learning Engineer (m/w/d) bei Instaffo GmbH gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Instaffo 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 Instaffo GmbH entscheidend sein!
