Auf einen Blick
- Aufgaben: Analysiere große Datensätze und entwickle datengestützte Hypothesen zur Umsatzsteigerung.
- Unternehmen: Peter Park revolutioniert das Parken mit innovativer Computer Vision Technologie.
- Vorteile: Flexible Arbeitszeiten, Home-Office-Möglichkeiten und zahlreiche Mitarbeitervergünstigungen.
- Weitere Informationen: Dynamisches Start-up-Umfeld mit exzellenten Wachstumschancen.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft des Parkens und arbeite mit realen Daten, die einen Unterschied machen.
- Qualifikationen: Erfahrung in Datenanalyse, ML und starke Python-Kenntnisse erforderlich.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Peter Park betreibt barrierefreies digitales Parken in Deutschland, Österreich, der Schweiz und Italien und bedient über 450 B2B-Kunden sowie mehr als 90.000 Parkplätze mit Computer Vision anstelle von Schranken. Wir suchen einen Senior Data Scientist, der diese Daten in Entscheidungen und Umsatz umwandelt. Sie arbeiten eng mit unserer technischen Leitung zusammen, um die relevanten Muster zu finden, skalierbare Tools zu entwickeln und unser Produkt evidenzbasiert zu gestalten.
Ihre Ziele & Rolle:
- Analyse großer Datensätze zur Identifizierung von Trends, Mustern und Anomalien in unserem Park- und Zahlungssystem.
- Entwicklung datengestützter Hypothesen zur Umsatzsteigerung und frühzeitigen Identifizierung von Risiken und Chancen, die Millionen von Euro beeinflussen.
- Kontinuierliche Überwachung und Verfeinerung umsatzsteigernder Strategien.
- Erweiterung unseres Produkts mit statistischen und analytischen Werkzeugen, die B2B-Kunden helfen, ihre Parkflächen intelligenter zu verwalten.
- Bereitstellung von Einblicken in das Nutzerverhalten, die Produktnutzung und die Kundenzufriedenheit zur Steuerung von Produktentscheidungen.
- Partnerschaft mit unseren Dateningenieuren, um sicherzustellen, dass die benötigten Daten modelliert, zugänglich und vertrauenswürdig sind.
- Erstellung von Berichten und Dashboards, die es den Geschäftsteams ermöglichen, selbstständig auf Erkenntnisse zuzugreifen.
- Fundierung Ihrer Modelle und Analysen in validierten Daten, hinter denen Sie stehen können.
- Aufbau von Datenpipelines für Sammlung, Verarbeitung und Transformation.
- Aktiv bleiben in den Entwicklungen der Datenwissenschaft, des maschinellen Lernens und der angewandten KI und das Team durch Best Practices und Mentoring unterstützen.
Ihr Fachwissen, Ihre Fähigkeiten & Ihre Denkweise:
- Echte Seniorität in Datenwissenschaft, ML und Analytik mit realen Daten, gemessen an Einfluss, Verantwortung und dem Streben nach Verbesserung, nicht nur an Jahren auf dem Papier.
- Ein Abschluss in einem quantitativen Bereich (Informatik, Statistik, Mathematik, Physik, Ingenieurwesen oder ähnlich).
- Eine tiefe Neugier für Daten und die Prozesse dahinter, mit starken Problemlösungs- und Analysefähigkeiten.
- Nachgewiesene Erfahrung in Datenanalyse, statistischer Modellierung und maschinellem Lernen.
- Expertenkenntnisse in Python, SQL, Datenvisualisierung und Git.
- Erfahrung mit Cloud-Computing, Datenbanken und NoSQL-Datenbanken (wir nutzen AWS, Aurora PostgreSQL und Redshift, mit Tableau als unserer BI-Schicht).
- Starke Kenntnisse in Datenmanipulationsbibliotheken (Pandas, NumPy) und ML-Frameworks (Scikit-Learn, PyTorch).
- Ein kollaborativer, funktionsübergreifender Arbeitsstil.
- Ausgezeichnete schriftliche und mündliche Englischkenntnisse (C1).
Arbeitssetup:
- Stunden: 40 Stunden pro Woche (auf Vertrauen basierend)
- Home Office Richtlinie: 3 Tage im Büro / 2 Tage remote
- Vertrag: Unbefristeter Vertrag
- Standort: München
Was wir bieten:
- Wir glauben daran, unser Team mit einer Umgebung zu unterstützen, die Wachstum, Wohlbefinden und eine gute Work-Life-Balance fördert.
- Ihre Vorteile: betriebliche Altersvorsorge, Unternehmensleistungen und JobRad Fahrrad-Leasing, plus die Wahl zwischen einem subventionierten Deutschlandticket oder einer EGYM Wellpass-Mitgliedschaft.
- Ihre Flexibilität: flexible Arbeitszeiten und die Möglichkeit, remote innerhalb der EU zu arbeiten.
- Ihr Setup: ein Onboarding-Erlebnis, das Sie sofort auf den neuesten Stand bringt, höhenverstellbare Schreibtische und moderne Apple-Ausrüstung (MacBook (M4 Pro, 48GB Ram) und ein 37-Zoll-Curved-Bildschirm) für den perfekten Start ab dem ersten Tag. Plus Zugang zu allen wichtigen Frontier-AI-Modellen, MCP-Servern und den agentischen Werkzeugen, die Sie benötigen, um Ihre beste Arbeit zu leisten.
- Ihr Wohlbefinden: ein gesunder Energieschub mit kostenlosen Snacks (Obst, Nüsse, Müsli), subventionierter Büroverpflegung und einem wöchentlichen Teammittagessen.
- Ihr Fit: eine gelebte Start-up-Mentalität in einem finanziell sicheren und stabilen Umfeld.
Unser Rekrutierungsprozess:
- Erster Kontakt: Wir melden uns innerhalb von 48 Stunden zurück.
- HR-Interview: Besprechen Sie Ihre Erfahrungen und Erwartungen mit unserem HR-Team.
- Live-Bewertung: Absolvieren Sie eine technische Übung, die darauf ausgelegt ist, Sie mit Szenarien über Ihre gewohnte Erfahrung hinaus herauszufordern.
- Technische Herausforderung: Bewältigen Sie ein Problem in einem vertrauten Kontext, um Ihre technischen Fähigkeiten und Ansätze zu demonstrieren.
- Führungsgespräch: Vertiefen Sie sich in die Rolle und Erwartungen mit dem Head of Product.
- Vor-Ort-Treffen: Besuchen Sie unser Büro in München, lernen Sie mehr vom Team kennen und erleben Sie unsere Kultur hautnah.
Über uns:
Peter Park revolutioniert Parkplätze, indem er sie digitalisiert. Unsere Mission ist es, physische Barrieren durch modernste Computer Vision-Technologie zu ersetzen, papierbasierte Quittungen durch interaktive Touchscreen-Terminals und traditionelle Zahlungsmethoden durch Smartphone-Integration und Cloud-Microservices zu ersetzen. Wir streben an, jeden Parkplatz in das digitale Mobilitätsökosystem zu integrieren und eine Reihe von Zusatzdiensten anzubieten, um die Auslastung der Parkkapazitäten zu optimieren. Derzeit betreibt Peter Park über 500 Edge-Geräte in ganz Europa und ermöglicht Tausende von Park- und Zahlungstransaktionen pro Stunde. Unsere physische Infrastruktur basiert auf verteilten, auf Python und NestJS basierenden Backend-Diensten, die auf AWS gehostet werden.
Senior Data Scientist (m/f/d) Arbeitgeber: Peter Park
Peter Park ist ein hervorragender Arbeitgeber, der Dir die Möglichkeit bietet, in einem dynamischen Umfeld mit flachen Hierarchien und einer offenen Kultur zu arbeiten. Mit einem modernen Büro in München, das einen atemberaubenden Blick auf die Alpen bietet, fördert das Unternehmen Teamgeist und kreative Ideen, während es gleichzeitig eine Vielzahl von Vorteilen wie betriebliche Altersvorsorge, flexible Arbeitszeiten und ein starkes Onboarding-Programm bietet. Hier hast Du die Chance, Deine Fähigkeiten im Recruiting weiterzuentwickeln und aktiv zur Unternehmensentwicklung beizutragen.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Senior Data Scientist (m/f/d) 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 Peter Park 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 Senior Data Scientist (m/f/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 Senior Data Scientist (m/f/d) bei Peter Park gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Peter Park 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 Peter Park entscheidend sein!