Senior Data Scientist (m/w/d)

Aufgaben

• Leitung der Entwicklung und Implementierung fortschrittlicher Datenmodelle und -algorithmen für kundenspezifische Lösungen.
• Identifikation und Analyse von Problemen in einem analytischen Rahmen.
• Arbeit an hochrelevanten Projekten und großen Datensätzen.
• Enge Zusammenarbeit mit hochrangigen Stakeholdern zur Definition des Projektumfangs und der Ziele.
• Konzeption, Entwicklung und Durchführung der Architektur und des Managements komplexer Datenpipelines und Dashboards.
• Mitarbeit an einer Vielzahl von datenbezogenen Komponenten wie Datenplattformen, Dashboards und Produkten rund um Data und Machine Learning.
• Experte über verschiedene Technologie-Stacks hinweg (z. B. Azure, AWS, GCP, DBX, ELK, Spark, Databricks usw.).
• Strategische Entscheidungen bezüglich Technologiestacks und Methodiken treffen.
• Mentor für Junior- und Mid-Level Data Scientists.
• Vorantreiben von Innovation und technischer Entwicklung sowie Verbesserung von Datenwissenschaftsprozessen und -methoden im gesamten Team.

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.
• Tiefes Verständnis fortgeschrittener maschineller Lerntechniken und deren Anwendungen in der Produktion wie NLP, Recommender-Systeme, Timer Series Analysis und Computer Vision.
• Umfassende Erfahrung in Datenwissenschaft & Datenmanagement oder der Entwicklung von Produktionssystemen sowie gute Kenntnisse in Python, R, Rust, Pyspark oder SQL.
• Fundierte Erfahrungen mit Cloud-Plattformen wie AWS, Google Cloud oder Microsoft Azure.
• Starke Datenvisualisierungs- und Storytelling-Fähigkeiten.
• Kenntnisse in Datagovernance und Compliance.
• Gute Kommunikationsfähigkeiten in Deutsch und Englisch.
• Hervorragende Führungskompetenzen und die Fähigkeit, technische Konzepte klar und überzeugend zu präsentieren, strategisches Denken und Problemlösungsfähigkeiten sowie das Management mehrerer Prioritäten.