Auf einen Blick
- Aufgaben: Verbessere Modelle und entwickle innovative Machine Learning Lösungen für die Werbebranche.
- Unternehmen: Kayzen, eine mobile Demand-Side-Plattform mit globalem Einfluss.
- Vorteile: Karrierewachstum, flexibles Arbeiten, Home-Office Budget und jährliches Lernbudget.
- Weitere Informationen: Multikulturelles Team mit Experten aus verschiedenen Ländern.
- Warum dieser Job: Sei Teil eines dynamischen Teams, das die Ad-Tech-Branche revolutioniert.
- Qualifikationen: Erfahrung in Data Science, starke Programmierkenntnisse und Teamarbeit.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Kayzen ist eine mobile Demand-Side-Plattform (DSP), die sich der Demokratisierung der programmatischen Werbung widmet. Wir ermöglichen führenden Apps, Agenturen, Media-Einkäufern und Marken, programmatische Kundenakquise, Retargeting und Markenleistungs-Kampagnen über unsere Self-Service- und Managed-Service-Optionen durchzuführen. Kayzen basiert auf den drei Kernpfeilern Leistung, Transparenz und Kontrolle und unterstützt die besten mobilen Marketingteams der Welt mit maßgeschneiderten Lösungen, die das Unternehmenswachstum fördern und einen Wettbewerbsvorteil bieten.
Sie werden mit einem sorgfältig ausgewählten, vielfältigen und global verteilten Data Science-Team an verschiedenen Machine-Learning-Modellen arbeiten, die Terabytes von Daten verarbeiten und Milliarden von Anzeigenanfragen und Nutzern weltweit in Echtzeit bedienen. Wir sind hochmotiviert und auf einer gemeinsamen Mission, die Multi-Milliarden-Dollar-Werbeindustrie zu revolutionieren.
Verantwortlichkeiten
- Modelle verbessern: Kontinuierliche Verbesserung bestehender Modelle durch Integration neuer Funktionen, Feinabstimmung von Parametern und Nutzung zusätzlicher Daten.
- Algorithmusentwicklung: Zusammenarbeit mit unserem Machine Learning Engineering-Team zur Entwicklung und Bereitstellung skalierbarer überwachter und unüberwachter Lernalgorithmen.
- Datenexploration: Identifizierung und Erschließung neuer Datenquellen sowie Forschung nach innovativen Möglichkeiten zur effektiven Nutzung neuer und bestehender Daten.
- Lösungsforschung: Untersuchung neuer Machine Learning-Lösungen zur Optimierung jedes Schrittes unserer Wertschöpfungskette.
- A/B-Tests: Regelmäßige Durchführung und Auswertung von A/B-Tests zur Gewinnung von Erkenntnissen und Verfeinerung unserer Strategien.
Wichtige Prinzipien
- Simplizität zuerst: Wir priorisieren die Suche nach den besten Lösungen für Herausforderungen, anstatt Probleme in vorgegebene Lösungen zu zwängen.
- Wirkungsorientiert: Wir nutzen Machine Learning, um unser Produkt zu verbessern und die Leistung für unsere Kunden zu steigern, wobei wir stets auf greifbare Geschäftsergebnisse fokussiert sind.
- Kollaborativer Geist: Unsere Teams bestehen aus Analysten, Ingenieuren und Data Scientists, weshalb starke Kommunikationsfähigkeiten für den Erfolg unerlässlich sind.
- Experimentierfreude: Wir glauben an die Kraft des Experimentierens, um kontinuierlich zu innovieren und unseren Ansatz zu verfeinern.
Anforderungen
- Umfangreiche Erfahrung in der Entwicklung von Data Science-Produkten, von der ersten Forschung bis zur Produktionsbereitstellung.
- Starke Programmierkenntnisse mit Fokus auf sauberen, reproduzierbaren und gut getesteten Code.
- Versiert im Umgang mit wichtigen Tools und Technologien wie Python, Spark, Hadoop, Airflow, Docker und SQL.
- Praktische Erfahrung mit Algorithmen zur Verarbeitung von spärlichen und großen Datensätzen, einschließlich Anwendungen in Vorhersage, Clustering und Ausreißererkennung.
- Vertrautheit mit Gradient Boosting Trees (CatBoost, LightGBM) in Produktionsumgebungen ist von Vorteil.
- Erfahrung in der Entwicklung von Produkten auf Basis neuronaler Netze für Aufgaben wie Klassifikation, Regression und Multi-Task-Lernen ist sehr wertvoll.
- Bonusfähigkeiten: Kenntnisse in Reinforcement Learning und großangelegten Optimierungsproblemen sind ein bedeutendes Asset.
- Gutes Verständnis von Dashboards und SQL zur Entwicklung und Verbesserung von Überwachungstools.
- Frühere Erfahrung im Ad-Tech ist ein Muss.
Was bieten wir?
- Außergewöhnliche Karrierewachstums- und Lernmöglichkeiten.
- Eine einzigartige Gelegenheit, Teil eines erfahrenen Teams von Branchenexperten und Unternehmern zu sein, die massive Veränderungen im Ad-Tech-Markt bewirken.
- Direkte, tägliche Arbeitserfahrung mit dem Management.
- Ein motiviertes, internationales Team, das in Deutschland, Indien, Argentinien, Kanada, Spanien, Großbritannien und vielen weiteren Ländern tätig ist.
- Flexible Homeoffice-Regelung.
- Die Möglichkeit, in unser Büro in Berlin umzuziehen.
- Ein Budget von 500 Dollar für die Einrichtung des Homeoffices.
- Ein jährliches Budget von 1000 Dollar für Lernen und Entwicklung.
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!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Senior Data Scientist (m/f/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 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!
