Junior Data Scientist - Scheduling (m/w/d)

Diese Aufgaben erwarten Dich bei uns:

• Du arbeitest an einem System, das automatisiert Dienstpläne für über 1.000 Restaurants erstellt und dabei die Bedürfnisse von einer sechsstelligen Zahl von Mitarbeitenden mit betrieblichen Anforderungen in Einklang bringt.
• Du entwickelst Empfehlungssysteme weiter, die bewerten, wie gut Mitarbeitende zu bestimmten Schichten passen, und sorgst so für fairere und effizientere Personalplanung.
• Du arbeitest in einem kleinen, spezialisierten Team, das mathematische Optimierung mit lernenden Systemen verbindet und unsere Planungsalgorithmen auf ein neues Niveau hebt.

Dein Background, der Dich auszeichnet:

• Du hast ein abgeschlossenes Studium in Data Science, Informatik, Mathematik, Statistik, Physik oder einem vergleichbaren quantitativen Fach.
• Du arbeitest leidenschaftlich mit Python. Objektorientierte Programmierung ist für dich selbstverständlich und du bist vertraut mit Libraries wie pandas, NumPy und scikit-learn.
• Du weißt, wie man Daten effizient verarbeitet, Modelle baut und sauberen, wartbaren Code schreibt.
• Du bringst ein Grundverständnis mathematischer Optimierung mit: Du weißt, was eine Zielfunktion ist, kennst den Unterschied zwischen harten und weichen Constraints und hast idealerweise erste Erfahrung mit Linear Programming oder Constraint Programming.
• Du verfügst über ein konzeptionelles Verständnis von Recommendation Systems. Ansätze wie Collaborative Filtering, Content-based Filtering oder hybride Methoden sind dir bekannt und du verstehst, wie aus historischen Verhalten Empfehlungen abgeleitet werden.
• Idealerweise interessierst du dich für lernende Systemdesigns: Du begeisterst dich für die Idee, dass ein System durch menschliches Feedback iterativ besser wird. Konzepte wie Human-in-the‑Loop Learning, Feedback-Loops oder Learning from Demonstrations sind dir zumindest konzeptionell vertraut.
• Du hast ein grundlegendes Verständnis von Planungs- und Scheduling-Problemen (z. B. Job‑Shop, Ressourcenzuteilung oder Schichtplanung) und weißt, wie man diese formal modelliert.
• Du kannst zeitabhängige Daten analysieren, einfache Forecasting‑Modelle anwenden und deren Relevanz für operative Planung einschätzen.
• Darüber hinaus kennst du grundlegende Heuristiken und Metaheuristiken wie Greedy‑Algorithmen, lokale Suche oder genetische Algorithmen und verstehst, wann diese exakten Solvern vorzuziehen sind.
• Kenntnisse in Reinforcement Learning, Imitation Learning oder Explainable AI (z. B. SHAP, LIME) sind ebenso willkommen wie Erfahrungen im Aufbau von Feedback‑Loops.
• Ergänzend bringst du ein Grundverständnis von Docker und Cloud-Technologien mit; Domänenwissen aus Logistik, Personalplanung oder Operations Research ist ein Plus.
• Du sprichst sehr gutes Deutsch, verfügst über solide Englischkenntnisse und bist bereit, etwa einmal im Monat – in der Einarbeitung auch häufiger – 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.