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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Join our agile team to develop data-driven solutions and machine learning models.
- Arbeitgeber: Be part of Otto Payments, leveraging cutting-edge tech on Google Cloud Platform.
- Mitarbeitervorteile: Enjoy flexible working hours and the option to work from home up to 60%.
- Warum dieser Job: Make a real impact with innovative AI applications and collaborative teamwork.
- Gewünschte Qualifikationen: Must have a degree in Data Science or related field and 2 years of experience.
- Andere Informationen: Part-time options available; connect with our team during the application process.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 43200 - 72000 € pro Jahr.
Teamtext
Unser Business Intelligence Team hat die Aufgabe, datengetriebene Lösungen zu entwickeln, die Otto Payments in der Entscheidungsfindung unterstützen. Mit einem Fokus auf die Google Cloud Platform (GCP) nutzen wir modernste Technologien, um datengetriebene Entscheidungen zu unterstützen, Machine Learning-Modelle zu operationalisieren und praxistaugliche KI-basierte Anwendungen zu entwickeln. Durch die Integration von Daten aus verschiedenen Domains auf Basis des Data Mesh-Konzepts schaffen wir skalierbare Modelle, die echten Mehrwert liefern. Unsere Arbeitsweise ist agil und orientiert sich an den Prinzipien von Scrum.
Unser Tech Stack :
- GCP: BigQuery | Pub/Sub | Cloud Run | Cloud Functions | Vertex AI | Dataflow
- Tools: Python | Java | Spring Boot | SQL | Looker | Terraform | GitHub Actions
- Machine Learning:scikit-learn | GenAI Frameworks | PyTorch
- Weiteres:AWS | SQS/SNS | Lambda
Deine Arbeitszeit kannst du zu bis zu 60 % im Monat flexibel aus dem Homeoffice oder einem anderen Ort gestalten. Die passende Balance zwischen Anwesenheit im Büro und mobilem Arbeiten wird im Team und mit deiner Führungskraft abgestimmt.
Dein Impact
- Du bist Teil eines dynamischen, agilen Entwicklungsteams, das aus Softwareentwickler*innen, DevOps-Engineers und Business Analyst*innen besteht.
- Deine Leidenschaft liegt in der Lösung komplexer Herausforderungen, wobei Du eine analytische und lösungsorientierte Herangehensweise verfolgst.
- Du arbeitest an der Entwicklung von Machine-Learning-Modellen und setzt innovative Generative-AI-Anwendungen um.
- Die Analyse großer Datenmengen in BigQuery und anderen Plattformen gehört zu Deinen Aufgaben. Dabei entwickelst Du datenbasierte Lösungen und erstellst interaktive Dashboards sowie ansprechende Visualisierungen.
- Mit Deiner Expertise in Datenanalyse und Machine Learning trägst Du dazu bei, neue Ansätze zu entwickeln und bestehende Prozesse zu optimieren.
- Der Austausch mit Kolleg*innen ist Dir wichtig, und Du teilst Dein Wissen aktiv mit dem Team.
- Du arbeitest stets eigenverantwortlich und selbstorganisiert, um Deine Ziele zu erreichen.
Du kannst uns auch in Teilzeit (30h/Woche) unterstützen.Du bist dir nicht sicher, ob die Stelle zu dir passt? – Gerne stellen wir den Kontakt zu AnsprechpersonDavid Geib aus dem Fachbereich her.
Du möchtest dein künftiges Team und deinen Arbeitsplatz live erleben? – Im Rahmen deines Bewerbungsprozesses hast du zu einem späteren Zeitpunkt die Möglichkeit dazu.
Dein Profil
Must-have:
- Du hast ein abgeschlossenes Studium im Bereich Data Science, Informatik, Mathematik oder in einem quantitativ geprägten, verwandten Studienfeld.
- Du bringst mindestens 2 Jahre Berufserfahrung in der Datenanalyse mit, idealerweise mit einem Fokus auf datenbasierte Optimierung und prädiktive Modelle.
- Fundierte Kenntnisse in der Datenanalyse, Statistik und Machine Learning sind für Dich selbstverständlich.
- Du hast praktische Erfahrung in Python, insbesondere mit Bibliotheken wie pandas, NumPy, TensorFlow und scikit-learn.
- Der Umgang mit BigQuery oder vergleichbaren Tools gehört zu Deinen Stärken.
- Du zeichnest Dich durch hervorragende analytische und konzeptionelle Fähigkeiten aus.
- Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse runden Dein Profil ab.
Nice-to-have:
- Du hast Kenntnisse im Bereich Cloud Computing, insbesondere mit der Google Cloud Platform (GCP).
- Erste Erfahrungen mit generativer KI, wie OpenAI oder Hugging Face, sind von Vorteil.
- Du kennst dich mit BI-Visualisierungstools oder Python-Visualisierungsbibliotheken wie matplotlib oder seaborn aus.
- Erfahrung in der Automatisierung von ML-Workflows, beispielsweise mit MLOps oder Vertex AI, ist wünschenswert.
Deine Benefits
- Ein wertschätzendes Arbeitsumfeld, Expert*innen-Know-how sowie zahlreiche Möglichkeiten für deine fachliche und persönliche Entwicklung – all das zeichnet uns aus!
- Flexible Arbeitszeiten, Arbeitszeiterfassung sowie die Möglichkeiten zum mobilen Arbeiten und Gleitzeit – du gestaltest deinen Arbeitstag.
- Werde Teil unserer Kultur, entdecke jeden Tag Neues und lerne eine Arbeitswelt kennen, in der noch mehrBenefits für dich stecken!
#J-18808-Ljbffr
Data Scientist | GCP | Business Intelligence | Payments (w/m/d) Arbeitgeber: OTTO Gruppe
Kontaktperson:
OTTO Gruppe HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Data Scientist | GCP | Business Intelligence | Payments (w/m/d)
✨Tip Nummer 1
Nutze dein Netzwerk! Sprich mit ehemaligen Kommilitonen oder Kollegen, die bereits in der Branche arbeiten. Sie können dir wertvolle Einblicke geben und möglicherweise sogar eine Empfehlung aussprechen.
✨Tip Nummer 2
Setze dich intensiv mit den Technologien auseinander, die in der Stellenbeschreibung erwähnt werden, insbesondere GCP und BigQuery. Zeige in Gesprächen, dass du praktische Erfahrungen hast und bereit bist, dich weiterzuentwickeln.
✨Tip Nummer 3
Bereite dich auf technische Interviews vor, indem du typische Fragen zu Machine Learning und Datenanalyse übst. Du könntest auch an Projekten arbeiten, die deine Fähigkeiten in Python und den relevanten Bibliotheken demonstrieren.
✨Tip Nummer 4
Zeige deine Leidenschaft für datengetriebene Lösungen und agile Arbeitsmethoden. Teile Beispiele aus deiner bisherigen Arbeit, wo du komplexe Probleme gelöst hast und wie du im Team kommuniziert hast.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Data Scientist | GCP | Business Intelligence | Payments (w/m/d)
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Verstehe die Anforderungen: Lies die Stellenbeschreibung sorgfältig durch und achte auf die geforderten Qualifikationen und Erfahrungen. Stelle sicher, dass du alle relevanten Punkte in deinem Lebenslauf und Anschreiben ansprichst.
Hebe deine technischen Fähigkeiten hervor: Betone deine Kenntnisse in Python, Machine Learning und Datenanalyse. Nenne spezifische Projekte oder Erfahrungen, die deine Fähigkeiten in diesen Bereichen demonstrieren, insbesondere mit Tools wie BigQuery und scikit-learn.
Zeige deine Teamfähigkeit: Da die Stelle in einem agilen Team ist, solltest du Beispiele für deine Zusammenarbeit mit anderen, deinen Wissensaustausch und deine Fähigkeit zur eigenverantwortlichen Arbeit anführen.
Motivationsschreiben: Verfasse ein überzeugendes Motivationsschreiben, in dem du erklärst, warum du dich für diese Position interessierst und wie du zum Erfolg des Teams beitragen kannst. Gehe auf deine Leidenschaft für datengetriebene Lösungen und innovative Technologien ein.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei OTTO Gruppe vorbereitest
✨Verstehe den Tech Stack
Mach dich mit den Technologien und Tools vertraut, die im Jobprofil erwähnt werden, insbesondere GCP, BigQuery, Python und Machine Learning-Bibliotheken. Zeige während des Interviews, dass du praktische Erfahrungen mit diesen Technologien hast und bereit bist, sie anzuwenden.
✨Bereite Beispiele vor
Denke an konkrete Projekte oder Herausforderungen, die du in der Vergangenheit gemeistert hast, insbesondere solche, die datenbasierte Lösungen oder Machine Learning-Modelle betreffen. Sei bereit, diese Beispiele zu erläutern und zu zeigen, wie du analytisch und lösungsorientiert gearbeitet hast.
✨Zeige Teamgeist
Da der Austausch mit Kolleg*innen wichtig ist, solltest du betonen, wie du in der Vergangenheit im Team gearbeitet hast. Bereite einige Gedanken darüber vor, wie du dein Wissen teilst und wie du zur Teamdynamik beiträgst.
✨Fragen stellen
Bereite einige Fragen vor, die du dem Interviewer stellen kannst, um mehr über das Team, die Projekte und die Unternehmenskultur zu erfahren. Dies zeigt dein Interesse an der Position und hilft dir, herauszufinden, ob die Stelle wirklich zu dir passt.
