Staff Data Scientist, Dmarts - Quick Commerce (Data Scientist)

Staff Data Scientist, Dmarts - Quick Commerce (Data Scientist)

Berlin Vollzeit 67500 - 90000 € / Jahr (geschätzt) Homeoffice (teilweise)
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Auf einen Blick

  • Aufgaben: Entwickle und teste fortschrittliche Vorhersagealgorithmen mit modernster Machine Learning-Technologie.
  • Unternehmen: Innovatives Unternehmen im Bereich Quick Commerce mit einem dynamischen Team.
  • Vorteile: 27 Tage Urlaub, Bildungsbudget und flexible Arbeitsmodelle in Berlin.
  • Weitere Informationen: Vielfältige Karrierechancen und ein inklusives Arbeitsumfeld.
  • Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft des Datenmanagements und arbeite an spannenden Projekten.
  • Qualifikationen: Mindestens 9 Jahre Erfahrung in Data Science und starke Programmierkenntnisse in Python.

Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 67500 - 90000 € pro Jahr.

Job Description

We are on the lookout for a Staff Data Scientist in Quick Commerce to join our team and help us take our forecast and operations to the next level.

Responsibilities

  • Develop, test, and productionize forecasting algorithms using state‑of‑the‑art machine learning, statistical inference, and optimization models.
  • Contribute to building our models for personalized recommendations.
  • Work in cross‑functional teams across disciplines such as product, engineering and design.
  • Own technical strategy and long‑term vision for ML platform architecture; guide teams across the organization on ML strategy and integration, ensuring reliability and stability.
  • Stay on top of new technologies and industry trends in data science, customer analytics, and retention strategies.

Define and evangelize ML/DS best practices, standards, and frameworks across the QCommerce Operations Tribe and related domains.

Qualifications

  • 9 years of experience in Data Science designing robust end‑to‑end data workflows, and at least 5 years of experience with forecasting techniques or optimization.
  • Proven track record building or scaling ML platforms across the full lifecycle.
  • Experience defining and implementing ML best practices and standards at scale.
  • Solid programming skills in Python, Docker and cloud platforms (AWS or GCP).
  • Deep operational knowledge of AI frameworks (e. g., Tensor Flow, Py Torch) and experience with LLMs.
  • Proven ability to influence and align stakeholders across organizational boundaries without direct authority.
  • Excellent written and verbal communication skills in English.
  • Nice to haves
  • Familiarity with orchestration tools (e. g., Airflow, Kubeflow, MLflow).
  • Expertise in supply chain planning.

Benefits

  • Make the most of our hybrid working model and join the team for face‑to‑face connection and collaboration in our beautiful Berlin campus two days a week.
  • We offer 27 days holiday with an extra day on the second and third year of service.
  • We will support you in developing yourself and your career growth opportunities: 1,000 € educational budget, language courses, parental support and access to the Udemy Business platform to explore a variety of online courses.
  • Get moving and release those wonderful, mind‑boosting endorphins: health checkups, meditation and gym.
  • Cash, dough or cheddar: we’ll help you with it – employee share purchase plan, sabbatical bank, public transportation ticket discount, life & accident insurance, corporate pension plan.
  • All the yum – digital meal vouchers and food vouchers.
  • Wondering what relocating to Berlin is like? We have put together ten things you should know about moving to Berlin.

We believe diversity and inclusion are key to creating not only an exciting product, but also an amazing customer and employee experience.

Fostering this starts with hiring – therefore we do not discriminate on the basis of racial identities, religious beliefs, color, national origin, gender identities or expressions, sexual orientations, age, marital or disability statuses, or any other aspect that makes you who you are.

Severely disabled applicants with equal qualifications will be given preferential consideration.

You're welcome to share your pronouns (he/she/they) right from the start so we can address you respectfully from our first contact.

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Staff Data Scientist, Dmarts - Quick Commerce (Data Scientist) 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.

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Kontaktdaten:

Remotely Recruiting-Team

StudySmarter Expertenrat🤫

Wir sind der Meinung, dass du so Staff Data Scientist, Dmarts - Quick Commerce (Data Scientist) 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 Staff Data Scientist, Dmarts - Quick Commerce (Data Scientist) mit Bravour zu bestehen

Machine Learning
Statistical Inference
Optimierungsmodelle
Python
Docker
Cloud-Plattformen (AWS oder GCP)
AI-Frameworks (z.B. TensorFlow, PyTorch)

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 Staff Data Scientist, Dmarts - Quick Commerce (Data Scientist) 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!