Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickeln und verbessern Sie Empfehlungssysteme und Sprachmodelle für Produkte.
- Unternehmen: Arbeiten Sie in einem innovativen Team, das sich auf KI und Personalisierung konzentriert.
- Vorteile: Hohe Auswirkungen auf Produkte, die von Millionen von Verbrauchern genutzt werden.
- Weitere Informationen: Erfahrung mit AWS, DBT, Airflow und Databricks ist von Vorteil.
- Warum dieser Job: Gestalten Sie die Zukunft unserer Plattform durch strategische Entscheidungen.
- Qualifikationen: 3-5 Jahre Erfahrung in Data Science und starke Python-Kenntnisse erforderlich.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Wir suchen einen Senior Data Scientist, der leidenschaftlich daran interessiert ist, maschinelles Lernen, Experimente und Analytik anzuwenden, um komplexe Produktprobleme zu lösen.
- Abschluss in einem quantitativen Bereich wie Data Science, Statistik, Mathematik, Wirtschaftswissenschaften, Informatik oder einem verwandten Fachgebiet
- 3-5 Jahre Erfahrung in Data Science, maschinellem Lernen oder Produktanalytik
- Starke Kenntnisse in Python (Erfahrung mit PySpark ist von Vorteil)
- Starke analytische und problemlösende Fähigkeiten
- Fähigkeit, technische Konzepte effektiv an nicht-technische Stakeholder zu kommunizieren
- Nachweisliche Erfolge beim Aufbau und der Bereitstellung von Modellen für maschinelles Lernen, idealerweise Empfehlungssystemen und Sprachmodellen
- Erfahrung mit Cloud- und Datentechnologien wie AWS, DBT, Airflow, Databricks und ETL-Pipelines
Dies ist eine Gelegenheit, an der Schnittstelle von KI, Personalisierung und Produktstrategie zu arbeiten, indem bahnbrechende Forschung in skalierbare Lösungen umgesetzt wird, die messbare Geschäftsauswirkungen erzielen. Als Teil unseres Data Science-Teams werden Sie unsere Empfehlungssysteme und Sprachmodelle entwickeln und verbessern, Experimente entwerfen und bewerten sowie eng mit Produkt- und Engineering-Teams zusammenarbeiten, um die Zukunft unserer Plattform zu gestalten. Sie werden an hochwirksamen Initiativen arbeiten, strategische Entscheidungen beeinflussen und Innovationen über Produkte vorantreiben, die von Millionen von Verbrauchern und führenden Einzelhandelsmarken genutzt werden.
Senior Data Scientist (Recommender Systems & VLMs) Arbeitgeber: Mapp
Das Unternehmen bietet eine spannende Gelegenheit, an der Schnittstelle von KI und Produktstrategie zu arbeiten. Mit einem Fokus auf innovative Lösungen und messbare Geschäftsauswirkungen, profitieren Sie von einem dynamischen Arbeitsumfeld. Das Team hat einen klaren Einfluss auf Produkte, die von führenden Einzelhandelsmarken verwendet werden.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Senior Data Scientist (Recommender Systems & VLMs) 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 Mapp 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 (Recommender Systems & VLMs) 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 (Recommender Systems & VLMs) bei Mapp gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Mapp 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 Mapp entscheidend sein!
