Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle innovative ML-Modelle und arbeite an spannenden Datenprojekten.
- Unternehmen: PDR.cloud, ein dynamisches Berliner SaaS-Unternehmen mit flachen Hierarchien.
- Vorteile: Remote-Arbeit, kreative Freiheit und ein unterstützendes Team.
- Weitere Informationen: Wachstumschancen in einem interdisziplinären Team.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der digitalen Werkstatt mit modernster Technologie.
- Qualifikationen: Erfahrung in Machine Learning, Python und SQL erforderlich.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 63000 - 77000 € pro Jahr.
Du bist interessiert an der Stelle als Senior Machine Learning Engineer (m/w/d) bei PDR.cloud GmbH? Bitte beachte, dass für diese Stelle eine Arbeitserlaubnis für Deutschland erforderlich ist.
Anforderungen
- Deutsch - Fließend (C1), Englisch - Fließend (C1)
- Mehrjährige Erfahrung als Machine Learning Engineer, Data Engineer oder Applied Data Scientist mit klarem Engineering-Schwerpunkt – du designst selbst Pipelines und löst Datenprobleme eigenständig
- Sehr gute Python- und SQL-Kenntnisse sowie sicherer Umgang mit einer Cloud-Plattform (AWS, GCP oder Azure)
- Solides statistisches Fundament jenseits von sklearn-Defaults: Du kennst klassische und probabilistische Modellfamilien und weißt, wann welcher Ansatz sinnvoll ist
- Erfahrung mit produktivem Modell-Deployment und MLOps-Grundlagen – du brauchst keine fertige ML-Plattform, sondern baust gemeinsam mit unseren Ops-Profis die neuen Modell Pipelines bei PDR.cloud selbst auf
- Pragmatische, hands-on Mentalität: Du arbeitest gerne im Rapid-Prototyping-Modus, lieferst MVPs statt Architektur-Astronautik und gehst souverän mit unfertigen Daten und sich wandelnden Anforderungen um
Nice-to-have
- Erfahrung mit Event- bzw. Sequenzdaten (Logs, Tracking-Events, Transaktionsdaten) und unregelmäßigen Zeitstempeln
- Kenntnisse in probabilistischer Modellierung oder Process Mining
- Erfahrung im Aufbau von Daten- und ML-Infrastruktur in einem Greenfield-Setup
- Hintergrund im SaaS-, KFZ- oder Versicherungsumfeld
- Erfahrung in agilen Produktteams und in der direkten Zusammenarbeit mit Pilotkunden
Tätigkeiten
- PDR.cloud ist ein Berliner SaaS-Unternehmen, das KFZ-Reparaturbetrieben eine vollständig digitale Werkstatt ermöglicht – mit moderner IT-Architektur und smarten Lösungen für komplexe Schadensprozesse.
- Als Senior Machine Learning Engineer bei PDR.cloud begleitest du den vollständigen ML-Zyklus: explorative Analyse, Datenmodellierung, Feature Engineering, Modellentwicklung und produktive Pipelines.
- Du arbeitest hands-on an allem, was dazu gehört – inklusive Datenakquise, Schema-Design, Datenaufbereitung und der Tools, mit denen wir unsere Daten auswerten.
- Du arbeitest eng mit Produkt und Engineering an einem Rapid-Prototyping-Ansatz: Hypothesen prüfen, Modelle iterieren, Erkenntnisse aus Daten gewinnen und daraus echte Produktentscheidungen treffen.
- Die Rolle bei PDR.cloud bietet dir maximalen Gestaltungsspielraum: Du prägst Architektur, Tooling und Datenkultur mit.
- Über die Prototyping-Phase hinaus warten langfristig spannende Herausforderungen auf dich: Du kalibrierst unsere Modelle für eine wachsende, heterogene Kundenbasis und entwickelst die Modellgüte kontinuierlich weiter.
Team
- Du wirst Teil eines engagierten, interdisziplinären Entwicklungsteams aus erfahrenen Fullstack-Entwicklern, UX-Designern und Product Managern. Bei PDR.cloud zählen offene Kommunikation, gegenseitige Unterstützung und eine konstruktive Feedback-Kultur – du wirst das von Tag eins spüren.
- Du arbeitest überwiegend remote, bist aber regelmäßig mit deinem Team bei Workshops oder Teambuilding-Events dabei – für gemeinsame Ideen und echten Zusammenhalt abseits des Bildschirms.
- Flache Hierarchien und kurze Entscheidungswege geben dir den Freiraum, den du brauchst, um kreativ und effizient eigenständig zu arbeiten und dich persönlich weiterzuentwickeln.
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
PRODYNA ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern in Düsseldorf nicht nur ein dynamisches und innovatives Arbeitsumfeld bietet, sondern auch zahlreiche Möglichkeiten zur persönlichen und beruflichen Weiterentwicklung. Mit einem starken Fokus auf moderne Technologien und individuelle Betreuung fördert das Unternehmen eine Kultur der Zusammenarbeit und des Wissensaustauschs, was es zu einem idealen Ort für Fachkräfte im Bereich Azure-Infrastruktur macht.
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 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 gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Instaffo 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 entscheidend sein!
