Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwicklung von ML-basierten Forecast-Modellen und Code-Reviews im Team.
- Unternehmen: Nesto ist ein innovatives Unternehmen, das sich auf Data Science spezialisiert hat.
- Vorteile: Vertrauensurlaub, flexible Arbeitszeiten und die Möglichkeit, mobil zu arbeiten.
- Weitere Informationen: Reise nach Karlsruhe ca. einmal im Monat erforderlich.
- Warum dieser Job: Werde Teil eines hochmotivierten Teams mit großem Teamspirit und Kreativität.
- Qualifikationen: Abgeschlossenes Studium in Data Science oder verwandten Fächern und Erfahrung mit Python.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 45000 - 65000 € pro Jahr.
Diese Aufgaben erwarten Dich bei uns:
- Du entwickelst unsere ML-basierten Forecast-Modelle kontinuierlich weiter – durch Feature Engineering, Transfer Learning, Zeitreihenanalysen und den gezielten Einsatz neuer APIs.
- Sauberer, wartbarer Production Code steht bei dir an erster Stelle.
- Du achtest auf eine hohe Codequalität und gehst gerne in den Code-Review zusammen mit deinen Kollegen.
- Unit-Tests und Testabdeckung sind hierbei keine Fremdwörter für dich.
- Auf der technischen Seite arbeitest du mit Git und bringst die nötige Struktur mit, um gemeinsam im Team an Code zu arbeiten.
- Grundkenntnisse in Datenbanken – ob SQL, NoSQL oder beides – ermöglichen dir, Daten selbstständig abzufragen und aufzubereiten.
- Du bringst dich aktiv ein, wenn es um die gemeinsame Erarbeitung neuer Produkte und Lösungen geht.
- Im gemeinsamen Austausch mit unserem CloudOps-Team werden diese in Production auf AWS-Services gebracht.
Dein Background, der Dich auszeichnet:
- Du hast ein abgeschlossenes Studium in Data Science, Informatik, Mathematik, Statistik, Physik oder einem vergleichbaren quantitativen Fach und bringst erste Erfahrung im Data-Science-Umfeld mit – z. B. mit Machine‑Learning im Forecasting oder Recommendation Systems.
- Du arbeitest leidenschaftlich mit Python.
- Objektorientierte Programmierung ist selbstverständlich für dich und du bist vertraut mit Libraries wie pandas, NumPy und scikit‑learn.
- Du weißt, wie man Daten effizient verarbeitet, Modelle baut und das alles in einem sauberen, wartbaren Code.
- Feature Engineering klingt spannend für dich: Du kannst aus Rohdaten aussagekräftige Features ableiten, ob aus Zeitstempeln, kategorialen Variablen oder externen Signalen.
- Du bringst ein Grundverständnis über Zeitreihenanalyse mit: Du kennst die Konzepte hinter Saisonalität, Trends und Autokorrelation und hast idealerweise erste Modelle trainiert (z. B. ARIMA oder ML-basierte Ansätze).
- Du bringst ein solides statistisches Fundament mit – Hypothesentests, Verteilungen und Konfidenzintervalle sind dir vertraut, und du kannst Ergebnisse fundiert einordnen und experimentell sauber arbeiten.
- In der explorativen Datenanalyse findest du dich auch in unbekannten Datensätzen schnell zurecht, erkennst Muster, Anomalien und Datenqualitätsprobleme.
- Idealerweise bringst du Erfahrung mit AutoML-Frameworks (z. B. AutoGluon) oder Zeitreihen‑Bibliotheken wie GluonTS, Darts oder NeuralForecast mit.
- Kenntnisse in Transfer Learning oder Domain Adaptation, ein Grundverständnis von Docker und Cloud-Services sowie Erfahrung mit Daten‑Pipelines oder Workflow‑Orchestrierung sind ein Plus.
- Du sprichst sehr gutes Deutsch, verfügst über solide Englischkenntnisse und bist bereit, ca. einmal im Monat (in der Einarbeitung öfter) zu uns nach Karlsruhe zu kommen.
Du bist bei uns genau richtig, wenn …
- Dich unsere Vorteile ansprechen: Freue dich auf Vertrauensurlaub, flexibel gestaltbare Arbeitszeiten in einem modernen Bürogebäude sowie die Möglichkeit, mobil zu arbeiten.
- Du eine Unternehmenskultur voller Vertrauen erleben willst: Wir ziehen alle an einem Strang und schenken uns gegenseitig einen Vertrauensvorschuss.
- Wir suchen nicht nach Fehlern, sondern nach Lösungen und feiern unsere Erfolge gegenseitig.
- Du Teil unseres Geheimcodes werden willst: Unser hochmotiviertes Team eint die Leidenschaft für unser gemeinsames Tun und unsere Produkte.
- Mit einem großartigen Teamspirit, Kreativität und Begeisterung, verfolgen wir gemeinsam unsere Ziele.
- Leidenschaft ist unser Geheimcode.
- Du bereit bist Verantwortung zu übernehmen: Als motiviertes Team-Mitglied kannst du bei Nesto unsere Kultur und unsere Produkte entscheidend prägen und gemeinsam im Team Großartiges für unsere Kunden erreichen.
Wir freuen uns auf dich!
Junior Data Scientist - Forecasting (m/w/d) Arbeitgeber: Nesto Software GmbH
Nesto bietet ein modernes Büro in Karlsruhe und fördert eine Kultur des Vertrauens. Das Team ist leidenschaftlich und kreativ, was die Entwicklung innovativer Produkte angeht. Freue dich auf flexible Arbeitszeiten und Vertrauensurlaub.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Junior Data Scientist - Forecasting (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 Nesto Software GmbH 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 Junior Data Scientist - Forecasting (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 Junior Data Scientist - Forecasting (m/w/d) bei Nesto Software GmbH gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Nesto Software GmbH 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 Nesto Software GmbH entscheidend sein!
