Auf einen Blick
- Aufgaben: Analysiere Probleme und entwickle moderne Algorithmen zur Lösung von Geschäftsproblemen.
- Arbeitgeber: Schnell wachsendes Beratungsunternehmen im Bereich Data Science mit globaler Präsenz.
- Mitarbeitervorteile: Zugang zu spannenden Projekten, Home-Office, Weiterbildung und ein aktives Teamprogramm.
- Warum dieser Job: Arbeite an innovativen Lösungen und entwickle deine Fähigkeiten in einem dynamischen Umfeld.
- Gewünschte Qualifikationen: Abschluss in Informatik oder verwandten Bereichen und Erfahrung in Python oder R.
- Andere Informationen: Moderne Büros in München und zahlreiche Möglichkeiten zur persönlichen Entwicklung.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 36000 - 60000 € pro Jahr.
OverviewAt Machine Learning Reply Germany we strive to work on leading-edge data science projects with our clients for which we are seeking Data Science consultants with a strong technical background.Machine Learning Reply, with its sister company in Italy and over 15.000 employees at Reply globally, is a fast-growing consultancy focused on solving problems with Data Science and the right organizational frameworks as their backbone. We are a tight knit, laid back, but seriously motivated unit that aims to be involved at conferences and in community of practice with our tech partners.We offer tailor-made end-to-end solutions in the Data Science area that cover the entire project life cycle – from initial strategy consulting to data architecture and infrastructure issues to data processing and modeling using machine learning algorithms.We have extensive expertise in the broad Data Science spectrum in all key industries of the German HDAX-companies. With focus on open source and cloud technologies we enable our customers to successfully introduce and implement new data-driven solutions and to optimize already existing processes and products. Responsibilities Identify and analyze problems in an analytical frameworkDevelop state of the art algorithms using the latest methods and technologies to solve business problemsImplement algorithms at scale and automate workflowsUse experience from different quantitative fields to solve problemsCommunicate results effectively to our clientsBenefit from our team, learning resources, hackathons and other sources to drive your technical development and have a presence in the machine learning communityWork across technology stacks (e.g. Spark, Azure, AWS, GCP, ELK, etc) What we offer you Access to work on projects across industries (large and mid-market companies in Banking, Insurance, Automotive, Retail, etc.)Very active group social program – including conference funding, team building, group events, Reply ExchangeRecognition for Innovation to foster your personal developmentWork in an open, flat environment, within a broad Reply knowledge sharing network (more than 90 autonomous Reply groups across 8 countries)Office space in downtown Munich with access to StammstreckeTraining and certification encouragedHome-office contractsState of the art work equipmentAward winning office spaces for an excellent work experiencePublic transport ticket within MunichGym-membership subsidy for a gym of your choiceCompany car scheme Qualifications A degree with excellent results in (Business) Informatics, Mathematics, Physics or Business Administration, along with relevant professional experienceStrong proficiency in Python or R, machine learning, and statistics – ideally with expertise in at least one area such as NLP, recommender systems, time series, or computer visionHands-on experience with cloud platforms (e.g. AWS, Azure, GCP) is mandatoryBasic experience in data engineering (e.g. working with data pipelines, ETL processes, or databases) is also requiredA genuine interest in continuously exploring new industries and technologiesExperience in prioritizing customer needs and developing business value-oriented solutions or applicationsExcellent command of English and good knowledge of GermanWillingness to travel within Germany, depending on project requirement #J-18808-Ljbffr
Data Scientist (m/f/d) (11) Arbeitgeber: Reply S.p.A.

Kontaktperson:
Reply S.p.A. HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Data Scientist (m/f/d) (11)
✨Netzwerken, Netzwerken, Netzwerken!
Nutze jede Gelegenheit, um mit Leuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Besuche Meetups, Konferenzen oder Online-Webinare und sprich mit anderen Data Scientists. Das kann dir helfen, wertvolle Einblicke zu gewinnen und vielleicht sogar einen Fuß in die Tür zu bekommen!
✨Praktische Erfahrungen sammeln
Zeige deine Fähigkeiten durch praktische Projekte! Erstelle ein Portfolio mit eigenen Data Science Projekten oder beteilige dich an Open-Source-Projekten. Das zeigt potenziellen Arbeitgebern, dass du nicht nur Theorie beherrschst, sondern auch praktisch arbeiten kannst.
✨Sei proaktiv bei der Jobsuche
Warte nicht darauf, dass die Stellenanzeigen zu dir kommen. Suche aktiv nach Unternehmen, die dich interessieren, und kontaktiere sie direkt. Oft gibt es ungeschriebene Stellen, die nicht veröffentlicht werden. Wir bei StudySmarter empfehlen, über unsere Website zu bewerben – so bist du gleich im richtigen System!
✨Bereite dich auf Interviews vor
Mach dich bereit für technische Interviews! Übe typische Fragen zu Machine Learning, Python oder R und sei bereit, deine Denkweise zu erklären. Zeige, dass du nicht nur die Antworten kennst, sondern auch verstehst, wie du zu diesen Lösungen kommst.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Data Scientist (m/f/d) (11)
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Mach deine Bewerbung persönlich: Zeig uns, wer du wirklich bist! Verwende eine freundliche und authentische Sprache, um deine Persönlichkeit in die Bewerbung einzubringen. Das hilft uns, dich besser kennenzulernen und zu sehen, wie du ins Team passt.
Betone deine technischen Fähigkeiten: Da wir nach einem Data Scientist suchen, ist es wichtig, dass du deine Kenntnisse in Python, R und Machine Learning klar hervorhebst. Erzähl uns von Projekten, an denen du gearbeitet hast, und wie du diese Technologien eingesetzt hast.
Sei konkret bei deinen Erfahrungen: Statt nur allgemeine Aussagen zu machen, gib uns konkrete Beispiele für deine bisherigen Erfahrungen. Erkläre, wie du Probleme analysiert und gelöst hast, und welche Ergebnisse du erzielt hast. Das macht deine Bewerbung viel überzeugender!
Bewirb dich über unsere Website: Wir empfehlen dir, deine Bewerbung direkt über unsere Website einzureichen. So stellst du sicher, dass sie schnell und unkompliziert bei uns ankommt. Wir freuen uns darauf, von dir zu hören!
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Reply S.p.A. vorbereitest
✨Verstehe die Unternehmenswerte
Mach dich mit den Werten und der Kultur von Machine Learning Reply vertraut. Zeige im Interview, dass du nicht nur die technischen Fähigkeiten hast, sondern auch gut ins Team passt. Das hilft dir, einen positiven Eindruck zu hinterlassen.
✨Bereite konkrete Beispiele vor
Denke an spezifische Projekte oder Herausforderungen, die du in der Vergangenheit gemeistert hast. Sei bereit, diese Erfahrungen zu teilen und zu erklären, wie du deine Fähigkeiten in Python, R oder bei der Arbeit mit Cloud-Plattformen angewendet hast.
✨Fragen stellen
Bereite einige Fragen vor, die du dem Interviewer stellen kannst. Das zeigt dein Interesse an der Position und dem Unternehmen. Frage nach den aktuellen Projekten oder den Technologien, die das Team verwendet, um zu zeigen, dass du engagiert bist.
✨Technische Vorbereitung
Da es sich um eine technische Position handelt, solltest du dich auf mögliche technische Fragen oder Tests vorbereiten. Übe Algorithmen und Datenanalyse, um sicherzustellen, dass du bereit bist, dein Wissen unter Beweis zu stellen.