Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle innovative Lösungen durch Datenanalyse und arbeite eng mit unserem Team zusammen.
- Unternehmen: Melotech revolutioniert die Medienbranche mit modernster Technologie und hat starke Investoren im Rücken.
- Vorteile: Genieße flexible Arbeitszeiten, Homeoffice-Möglichkeiten und 30 Urlaubstage pro Jahr.
- Weitere Informationen: Sei einer der ersten Mitarbeiter in einem aufregenden, internationalen Team.
- Warum dieser Job: Werde Teil eines dynamischen Startups mit flachen Hierarchien und attraktiven Eigenkapitalpaketen.
- Qualifikationen: Studierst Maschinenlernen, Informatik oder ein ähnliches Fach und hast Erfahrung mit Python und ML-Frameworks.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 36000 - 60000 € pro Jahr.
Who we are
Melotech is revolutionizing media and entertainment. We create art through technology for humans to enjoy. In just 24 months, our work has been heard, watched and loved for over 4 billion minutes worldwide.
Founded by entrepreneur and investor Soheil Mirpour, we are backed by top VCs Cherry Ventures, Speedinvest and GFC, alongside world-class angels from firms such as Spotify, Blackstone and KKR.
What you will do
Join us as our first dedicated Data Scientist to bring order to the chaos of culture. You'll turn raw, messy data into insights to tackle the big questions: What cultural trends are emerging that everyone else is missing? What separates the work that breaks through from the work that does not? And where are audiences underserved? We sit on a lot of data we do not use yet, and you are the person who turns it into decisions. You work fully autonomously alongside our founder and the team, next to a backend engineer who owns the pipelines and infrastructure, so your time goes into the questions rather than the plumbing. We will walk you through exactly what we are building as you go through the process. On a typical day, your tasks may include:
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New data sources: finding and opening up new sources that help us make better decisions
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Trends and audiences: analyzing trends, audience behavior and performance to find the next growth opportunity, and proposing the next step
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Prediction: prototyping and deploying ML models on AWS for forecasting and content analysis, and checking whether they hold up in production
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Experiments: designing and reading A/B tests, holdouts and spend experiments across our products and campaigns, and telling the team where the next dollar should go
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Numbers people trust: owning the dashboards and reports leadership runs on, and investigating what really drives a metric when it moves
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AI-native workflows: using LLMs and agentic coding tools to accelerate data cleaning, analysis and reporting
Who you are
We look for battle-tested data scientists who understand that real impact comes from turning messy, unstructured data into business-critical insights that drive company direction. You don't just build models: you solve business problems and translate statistical findings into actions the team takes.
Typically, your profile will look like this:
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Background: a degree in Data Science, Statistics, Computer Science, Physics, Math or a related quantitative field
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Experience: 3 or more years of hands-on data science in fast-paced business environments, at Tier 1 consultancies, Big Tech, high-growth start-ups and scale-ups, or media industry leaders
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Python: expert-level proficiency with the standard data science and ML frameworks, and SQL as a daily tool
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Data acquisition: you have brought new raw data sources into use and made them reliable enough to decide on
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Statistical rigour: you design and read experiments properly, you know when a signal is noise, and you have run A/B tests or causal analyses that changed a decision
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Models in production: you have deployed models that people actually used, and you know what it takes to keep them honest over time
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AI-native: extensive hands-on experience with agentic coding tools and LLMs in your data workflows
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From data to decision: you find the opportunity in the data and propose the next step, and your dashboards and visualizations (standard libraries or Tableau) are the ones leadership trusts
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Collaboration: you work well across engineering, product and business teams, and colleagues would describe you as hard-working, ambitious and persistent
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Pace: you thrive in a fast-paced and performance-oriented environment
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A big plus: you're obsessed with music, video or social media
What makes this exciting
You are one of the first employees of an ambitious team, changing the world of media and entertainment. Being early means every decision you make shapes our trajectory. You're not a cog in the machine but the captain of your own ship, rewarded for performance and respected for leadership. Flat hierarchies mean that your voice matters, your ideas get implemented, and your impact is immediate.
We pay competitive salaries and make you an owner of the business with equity. We work remotely to give you complete freedom over your life, while meeting regularly around the world for global offsites where we strategize, bond, and push boundaries together.
What the process will look like
We hire on a rolling basis. Earliest starting date is always ASAP.
Once you begin our process, you can progress from start to offer within a week, depending on how quickly you can move through each stage:
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Initial interview: 30-minute introductory call, getting to know you
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Case interview: 90-minute case discussion, present and debate your skills
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Founder interview: 90-minute interview with our CEO, going deep on all topics
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Offer, contract signing and onboarding
Note: As we are still in stealth, you will learn more about Melotech as you progress through the stages. By the end of the Founder interview, you will have a full grasp of our business and the details of your role.
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Data Scientist Arbeitgeber: Melotech
Melotech ist ein hervorragender Arbeitgeber, der innovative Köpfe sucht, die in einem dynamischen Umfeld arbeiten möchten. Mit einer flachen Hierarchie und der Möglichkeit, von Anfang an Verantwortung zu übernehmen, haben Mitarbeiter die Chance, direkt an der Gestaltung neuer Produkte im Bereich Medien und Unterhaltung mitzuwirken. Wir bieten wettbewerbsfähige Gehälter, Eigenkapitalbeteiligungen und die Flexibilität des Remote-Arbeitens, während wir regelmäßig globale Off-Sites organisieren, um Strategien zu entwickeln und den Teamgeist zu stärken.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Data Scientist 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 Melotech 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 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 bei Melotech gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Melotech 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 Melotech entscheidend sein!