Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwicklung und Implementierung von Datenmodellen sowie Wartung von Datenpipelines und Dashboards.
- Unternehmen: Arbeiten in einem breiten Reply-Netzwerk mit Zugang zu branchenübergreifenden Projekten.
- Vorteile: Regelmäßige Weiterbildungsmöglichkeiten und Zugang zu preisgekrönten Büroräumen in der Münchner Innenstadt.
- Weitere Informationen: Flexible Arbeitsumgebung zwischen Kunden, Büro und Remote-Arbeit.
- Warum dieser Job: Mentoring für Junior Data Scientists und Teilnahme an Hackathons zur technischen Entwicklung.
- Qualifikationen: Studienabschluss in Informatik oder Wirtschaftsinformatik und Erfahrung in Datenwissenschaft erforderlich.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Aufgaben
- Als Data Scientist (m/w/d) entwickelst und implementierst du eigenständig Datenmodelle und -algorithmen für unsere kundenspezifischen Lösungen.
- Identifizierung und Analyse von Problemen in einem analytischen Rahmen.
- Entwicklung und Wartung von Datenpipelines und Dashboards.
- Arbeit an einer Vielzahl von datenbezogenen Komponenten wie Datenplattformen, Dashboards und Produkten rund um Data und Machine Learning.
- Arbeit an komplexen Projekten und Datensätzen, Analyse von Geschäftsproblemen und Übersetzung in datenwissenschaftliche Lösungen.
- Kommunikationsstärke zur Analyse der Probleme unserer Kunden und effektive Kommunikation der Ergebnisse.
- Arbeiten über verschiedene Technologie-Stacks hinweg (z. B. Azure, AWS, GCP, DBX, ELK, Spark, Databricks usw.).
- Mentor für Junior Data Scientists und Wissenstransfer im Team.
- Profitieren von unserem Team, Lernressourcen, Hackathons und anderen Quellen zur technischen Entwicklung.
Benefits
- Regelmäßige und systematische (externe und interne) Weiterbildungsmöglichkeiten in den Bereichen Data Engineering, Cloud-Architektur und Data Science.
- Zugang zu branchenübergreifenden Projekten (große und mittelständische Unternehmen aus den Bereichen Banken, Versicherungen, Automotive, Einzelhandel usw.).
- Branchenführende Kooperationen in den Bereichen Cloud, BI und AutoML.
- Arbeit in einer offenen, flachen Umgebung, innerhalb eines breiten Reply-Netzwerks zum Wissensaustausch.
- Preisgekrönte Büroräume in der Münchner Innenstadt mit Zugang zur Stammstrecke.
- Fahrkarte für öffentliche Verkehrsmittel mit Deutschlandticket.
- Zuschuss zu einer Fitnessstudio-Mitgliedschaft in einem Fitnessstudio der Wahl oder die Nutzung von Wellpass.
- Flexible Arbeitsumgebung zwischen Kunden, Reply-Büro und Remote-Arbeit.
Qualifikationen
- Studienabschluss mit einem quantitativen oder wirtschaftlichen Hintergrund, z. B. in Informatik, Wirtschaftsinformatik, Wirtschaftsmathematik oder Betriebswirtschaftslehre.
- Einschlägige Erfahrung in Datenwissenschaft & Datenmanagement oder der Entwicklung von Produktionssystemen.
- Gute Kenntnisse in Python, R, Rust, Pyspark oder SQL.
- Vertrautheit mit den Grundlagen der Statistik und des Machine Learning sowie deren Anwendungen in der Produktion wie NLP, Recommender-Systeme, Time Series Analysis und Computer Vision.
- Vertrautheit mit Cloud-Plattformen wie AWS, Google Cloud oder Microsoft Azure.
- Gute Kommunikationsfähigkeiten in Deutsch und Englisch.
- Lernbereitschaft, Teamfähigkeit und die Fähigkeit, technische Konzepte verständlich zu kommunizieren.
- Gute Projektmanagementfähigkeiten und die Fähigkeit, sowohl unabhängig als auch im Team zu arbeiten.
Data Scientist (m/w/d) Arbeitgeber: Machine Learning Reply
Das Unternehmen bietet eine offene, flache Umgebung und Zugang zu großen Projekten in verschiedenen Branchen wie Banken und Automotive. Die Büros befinden sich in der Münchner Innenstadt und bieten ein Deutschlandticket für öffentliche Verkehrsmittel sowie einen Zuschuss für Fitnessstudio-Mitgliedschaften.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Data Scientist (m/w/d) erhalten könnten
✨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 Machine Learning Reply 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 Data Scientist (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 Data Scientist (m/w/d) bei Machine Learning Reply gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Machine Learning Reply 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 Machine Learning Reply entscheidend sein!
