Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle datengetriebene Lösungen und unterstütze Kunden bei komplexen Entscheidungen.
- Unternehmen: Innovatives Unternehmen, das digitale Lösungen mit modernster Technologie bietet.
- Vorteile: Hybrides Arbeiten, 30 Tage Urlaub, JobRad und Corporate Discounts.
- Weitere Informationen: Flache Hierarchien und zahlreiche soziale Aktivitäten für ein inspirierendes Arbeitsumfeld.
- Warum dieser Job: Gestalte die digitale Zukunft mit AI und Machine Learning in einem dynamischen Team.
- Qualifikationen: Studium in Informatik oder Statistik und Erfahrung in Data Science erforderlich.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 63000 - 77000 € pro Jahr.
Aufgaben
- Entwicklung und Umsetzung von Data-Science-Lösungen für unterschiedliche Business-Fragestellungen, z. B. Sales Prediction, Media-Mix-Optimierung, Wirkungsanalysen, Geoanalysen oder NLP-basierte Anwendungen zur Sentiment-Analyse.
- Analyse und Aufbereitung komplexer Datenbestände aus strukturierten, unstrukturierten und geografischen Datenquellen zur Identifikation relevanter Kunden- und Business-Insights.
- Entwicklung, Optimierung und Implementierung statistischer Modelle, Machine-Learning-Verfahren und AI-basierter Lösungen für unterschiedliche Anwendungsfälle.
- Erstellung von Reports, Dashboards und datenbasierten Entscheidungsgrundlagen sowie verständliche Aufbereitung zentraler Erkenntnisse für technische und fachliche Stakeholder.
- Präsentation von Ergebnissen und Handlungsempfehlungen gegenüber internen Teams sowie Kund:innen.
- Entwicklung und Pflege robuster, produktionsnaher Data-Analytics-Lösungen und Python-basierter Anwendungen für den nachhaltigen Einsatz in Kundenprojekten.
- Evaluation und Einsatz moderner Technologien im Bereich AI, Machine Learning und Large Language Models (LLMs) zur Weiterentwicklung datengetriebener Lösungen.
Benefits
- Hybrides Arbeiten: Ein individueller Mix aus Zeit im Office/Home Office sowie die Möglichkeit bis zu 20 Tage remote innerhalb der EU zu arbeiten.
- Tolle Benefits wie z. B. JobRad, Corporate Discounts.
- Ein attraktives Gehalt und ein wettbewerbsfähiges Gesamtpaket mit 30 Tagen Urlaub.
- Du möchtest deine Deutschkenntnisse verbessern? Wir unterstützen dich finanziell!
- Der Reply Booster Club organisiert internationale Veranstaltungen, Möglichkeiten zum Wissensaustausch und soziale Aktivitäten in allen Reply-Niederlassungen.
- Modernes Arbeiten im High-End Office: Ein innovatives und internationales Team mit einer flachen Hierarchie wartet auf dich - wir wollen, dass du mit uns zusammen wächst!
Qualifikationen
- Du hast ein erfolgreich abgeschlossenes Studium in der Informatik, Statistik oder Ähnlichem.
- Mindestens drei Jahre praktische Erfahrung in der Entwicklung und Umsetzung von Data-Science- und Machine-Learning-Lösungen sowie Erfahrung in der Bearbeitung komplexer datengetriebener Fragestellungen im Unternehmenskontext.
- Sehr gute Deutschkenntnisse sind zwingend erforderlich.
- Sehr gute Kenntnisse in Python und Erfahrung in der Entwicklung robuster, wartbarer Analytics- und Machine-Learning-Lösungen.
- Fundierte Kenntnisse in statistischer Modellierung, Machine Learning, Big-Data-Analytik und idealerweise Geoanalytik.
- Erfahrung im Umgang mit strukturierten, unstrukturierten und geografischen Daten sowie in der Ableitung von Business Insights aus komplexen Datenquellen.
- Idealerweise Erfahrung mit Large Language Models (LLMs), NLP, Apache Spark und Cloud-Technologien wie AWS (z. B. SageMaker, S3, Glue, CloudFormation).
- Gute Englischkenntnisse sowie die Bereitschaft zu gelegentlichen Reisen im Rahmen von Kundenprojekten werden vorausgesetzt.
Data Scientist (m/w/d) Arbeitgeber: Remotely
CarVia ist ein herausragender Arbeitgeber, der dir die Möglichkeit bietet, in einem dynamischen und innovativen Umfeld zu arbeiten. Mit flexiblen Arbeitszeiten, Homeoffice-Optionen und einem attraktiven Provisionsmodell fördern wir nicht nur deine berufliche Entwicklung durch vielfältige Weiterbildungsangebote, sondern bieten auch die hochwertigste Fahrzeugflotte Deutschlands. Werde Teil eines ehrgeizigen Teams, das gemeinsam an der Spitze der digitalen Mobilitätslösungen arbeitet und erlebe ein modernes Arbeitsumfeld, das auf schnelles Wachstum und Effizienz ausgerichtet ist.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Data Scientist (m/w/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 Remotely 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 Data Scientist (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 Data Scientist (m/w/d) bei Remotely gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Remotely 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 Remotely entscheidend sein!
