Europe, Remote
Co-founder and CPO at Kayzen, and I am now looking for a Senior Data Scientist to join our team 🙌
But wait, you have not heard of Kayzen before?😃 Kayzen is a mobile demand-side platform (DSP) dedicated to democratizing programmatic advertising. We enable leading apps, agencies, media buyers, and brands to run programmatic customer acquisition, retargeting, and brand performance campaigns through its self-serve and managed service options. Built on the three core pillars of performance, transparency, and control, Kayzen powers the world's best mobile marketing teams with bespoke solutions that fuel business growth and deliver a competitive advantage. With an unprecedented scale of 160B+ daily ad requests from 1.6B+ unique users worldwide, we serve up to 1B+ ads per day in 180 countries. Kayzen is accessible through our APIs and user interface.
The Team
You will work with a carefully selected, diverse and globally distributed Data Science team (like Heiko, Chen) on various machine-learning models that process terabytes of data, serving billions of ad requests and users around the globe in real-time. We are highly motivated and aligned in our quest to disrupt the multi-billion dollar ad‑tech industry. We would like you to be part of our journey, as our Senior Data Scientist (m/f/d) .
Responsibilities
- Enhancing Models: Continuously improving existing models by incorporating new features, fine-tuning parameters, and utilizing additional data.
- Algorithm Development: Collaborating with our Machine Learning Engineering team to develop and deploy scalable supervised and unsupervised learning algorithms.
- Data Exploration: Identifying and exploring new data sources while researching innovative ways to leverage both new and existing data effectively.
- Solution Research: Investigating new Machine Learning solutions to optimize every step of our value chain.
- A/B Testing: Regularly conducting and evaluating A/B tests to drive insights and refine our strategies.
Key Principles
- Simplicity First: We prioritize finding the best solutions to challenges rather than forcing problems to fit predetermined solutions.
- Impact-Driven: We leverage Machine Learning to enhance our product and drive performance for our clients, always focusing on tangible business outcomes.
- Collaborative Spirit: Our teams consist of analysts, engineers, and data scientists, making strong communication skills essential for success.
- Embrace Experimentation: We believe in the power of experimentation to innovate and refine our approach continually.
Requirements
- Extensive experience in developing data science products, from initial research through to production deployment.
- Strong coding skills with a focus on clean, reproducible, and well‑tested code.
- Proficient in key tools and technologies including Python, Spark, Hadoop, Airflow, Docker, and SQL.
- Hands‑on experience with algorithms for handling sparse and large datasets, including applications in prediction, clustering, and outlier detection.
- Familiarity with Gradient Boosting Trees (CatBoost, LightGBM) in production environments is a plus.
- Experience in building neural network‑based products for tasks such as classification, regression, and multi‑task learning is highly valuable.
- Bonus skills: Knowledge of reinforcement learning and large‑scale optimization problems is a significant asset.
- Good understanding of dashboards and SQL for developing and enhancing monitoring tools.
- Previous experience in Ad‑Tech is a must.
What do we offer?
- Exceptional career growth and learning opportunity
- A unique opportunity to be part of an experienced team of industry experts and entrepreneurs who bring massive change to the Ad‑tech market
- Direct, day‑to‑day work experience with the management
- A fun, driven, and multinational team located across Germany, India, Argentina, Canada, Spain, the UK and many more countries.
- A flexible work‑from‑home arrangement
- Opportunity to relocate to our office in Berlin
- A 500‑dollar home‑office setup budget
- A 1000‑dollar annual learning and development budget
#J-18808-Ljbffr
Senior Data Scientist (m/f/d) Arbeitgeber: Kayzen
Kayzen ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern in Berlin nicht nur ein inspirierendes Arbeitsumfeld bietet, sondern auch die Möglichkeit zur persönlichen und beruflichen Weiterentwicklung. Mit einer positiven Feedbackkultur und der Unterstützung bei Tech-Konferenzen fördert das Unternehmen Innovation und Teamarbeit, während moderne Technologien wie MacBooks oder PCs für eine optimale Arbeitsausstattung sorgen.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Senior Data Scientist (m/f/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 Kayzen zu schauen. Hier kannst du dich auf offene Datenwissenschaftsstellen bewerben und zeigst damit direktes Interesse, das viele Arbeitgeber schätzen!
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 Data Scientist (m/f/d) bei Kayzen gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Kayzen 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 Kayzen entscheidend sein!
