Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle skalierbare Datenpipelines und optimiere Entscheidungsframeworks für Echtzeit-Werbung.
- Unternehmen: AdsByNimbus, ein führendes Unternehmen im Publisher-first Mobile AdTech.
- Vorteile: Vollständige Remote-Arbeitsflexibilität und umfassende Gesundheitsleistungen.
- Weitere Informationen: Hohe Projektverantwortung und Autonomie in einem dynamischen Team.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft unserer Dateninfrastruktur und arbeite an innovativen Projekten.
- Qualifikationen: Erfahrung in Datenanalyse, maschinellem Lernen und Cloud-Umgebungen, insbesondere AWS.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 75000 - 95000 € pro Jahr.
Als Full-Stack Data Scientist bei AdsByNimbus werden Sie eine kritische Hybridrolle einnehmen, die die Lücke zwischen hochdynamischer Backend-Softwareentwicklung und fortgeschrittener Datenwissenschaft überbrückt. Sie werden nicht nur Machine-Learning-Modelle in einem Vakuum erstellen; Sie werden aktiv die cloudbasierten AWS-Pipelines entwerfen, skalieren und warten, die sie antreiben. In unserem schlanken, hochqualifizierten Engineering-Team werden Sie die zentrale technische Kraft sein, die komplexe analytische Erkenntnisse in produktionsbereite Entscheidungsrahmen übersetzt, die sich direkt auf die Echtzeit-Anzeigenlieferung und die Plattformoptimierung auswirken.
Diese Rolle ist für einen pragmatischen technischen Builder konzipiert, der in extrem datenintensiven Umgebungen gedeiht. Sie werden die volle Verantwortung für unseren Analysezyklus übernehmen – von der Gestaltung robuster Experimentierframeworks zur dynamischen Auktionsauslastungsoptimierung bis hin zur Bereitstellung und Überwachung anspruchsvoller KI-Agenten und Prognosemodelle. Wenn Sie ein Software-Ingenieur sind, der Datenwissenschaft gemeistert hat, oder ein Datenwissenschaftler, der sauberen, produktionsfähigen Code schreibt und sich zu strengen Ingenieurbest Practices verpflichtet, haben Sie die Autonomie, die Zukunft unserer Dateninfrastruktur erheblich zu gestalten.
Verantwortlichkeiten- Datenanalyse & Modellierung: Treiben Sie Dateninitiativen mit traditionellen Machine-Learning- und aufkommenden KI-Technologien voran. Konzentrieren Sie sich auf pragmatische, nicht generische Anwendungen, die menschliche Entscheidungsfindung unterstützen und unsere Plattform optimieren.
- Datenpipeline-Engineering: Arbeiten Sie eng mit dem Kernengineering-Team zusammen, um skalierbare Datenpipelines zu entwerfen, zu bauen und zu warten, die ML-Tools, Analysen und hochdynamische Anzeigenlieferungssysteme unterstützen.
- Interdisziplinäre Zusammenarbeit: Nutzen Sie Ihre Software-Engineering-Kompetenz, um Konzepte der Datenwissenschaft in produktionsbereite Architekturen zu übersetzen und eine nahtlose Integration zwischen Datenmodellen und Backend-Systemen sicherzustellen.
- Experimentierung & Optimierung: Entwerfen, bewerten und operationalisieren Sie Experimentierframeworks für Auktionen, Preisgestaltung und Ertragsoptimierung. Entwickeln Sie skalierbare Methoden zur Messung der Auswirkungen, Validierung der Modellleistung und Verbesserung der umsatzsteigernden Entscheidungssysteme.
- Modellproduktion & Überwachung: Produktionsieren Sie Prognose- und Optimierungsmodelle, indem Sie Backtesting-, Überwachungs- und Sicherheitsmechanismen entwickeln, die sicherstellen, dass die Ausgaben zuverlässig, erklärbar und sicher in hochvolumigen und lieferfähigen Umgebungen eingesetzt werden können.
- Technische Fähigkeiten: Starke Datenanalysefähigkeiten mit nachweislicher Erfahrung im Umgang mit hochvolumigen Big-Data-Umgebungen.
- Tiefes Verständnis der Prinzipien und Anwendungen des maschinellen Lernens.
- Starkes Verständnis von KI, insbesondere hinsichtlich der Bereitstellung, Wartung und praktischen Nutzung von Agenten.
- Praktische Erfahrung in der Architektur und Arbeit innerhalb von Cloud-Umgebungen, insbesondere AWS.
- Komfortabel beim Lesen und Schreiben von produktionsrelevantem Code. Kenntnisse in Python sind erforderlich; Erfahrung mit Backend-Sprachen wie Go ist ein erheblicher Vorteil.
- Ein starkes Engagement für Best Practices im Ingenieurwesen, einschließlich rigoroser Protokollierung, Dokumentation und Debugging.
- Erfahrung im Aufbau von Optimierungs- oder Entscheidungssystemen in extrem hochvolumigen Umgebungen.
- Ausgezeichnete Teamarbeit und Kommunikationsfähigkeiten, mit der Fähigkeit, komplexe technische Konzepte einem schlanken, hochqualifizierten Team zu vermitteln.
- Eine selbstmotivierte Denkweise mit der Fähigkeit, sich schnell an neue Technologien anzupassen und in einer schnelllebigen Ad-Tech-Landschaft schnell zu lernen.
- Vollständige Flexibilität für Remote-Arbeit
- Umfassende Krankenversicherungsangebote
- Hoher Grad an Projektverantwortung und Autonomie
Warum uns beitreten? AdsByNimbus ist ein führendes Unternehmen im Publisher-first Mobile AdTech. Unser Team ist schlank, hochqualifiziert und tief kollaborativ. Der Beitritt zu uns bedeutet, dass Sie die sofortige Gelegenheit haben werden, eng mit den Kernteammitgliedern zusammenzuarbeiten, die technische Richtung unserer Dateninfrastruktur zu gestalten und schnell neue Fähigkeiten zu entwickeln.
Full-Stack Data Scientist Arbeitgeber: Nimbus
AdsByNimbus ist ein hervorragender Arbeitgeber, der Ihnen als Full-Stack Data Scientist die Möglichkeit bietet, in einem dynamischen und kollaborativen Umfeld zu arbeiten. Mit flexiblen Remote-Arbeitsmöglichkeiten, umfassenden Gesundheitsleistungen und einem hohen Maß an Projektverantwortung fördern wir Ihre berufliche Entwicklung und bieten Ihnen die Freiheit, die technische Richtung unserer Dateninfrastruktur aktiv mitzugestalten. Hier haben Sie die Chance, Ihre Fähigkeiten in einer schnelllebigen AdTech-Landschaft auszubauen und direkt zur Optimierung unserer Plattform beizutragen.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Full-Stack Data Scientist 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 Nimbus 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 Full-Stack 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 Full-Stack Data Scientist bei Nimbus gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Nimbus 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 Nimbus entscheidend sein!
