Auf einen Blick
- Aufgaben: Analysiere Probleme und entwickle moderne Algorithmen zur Lösung von Geschäftsproblemen.
- Unternehmen: Schnell wachsendes Beratungsunternehmen im Bereich Data Science mit globaler Reichweite.
- Vorteile: Zugang zu spannenden Projekten, Home-Office, Weiterbildung und ein aktives Teamprogramm.
- Weitere Informationen: Moderne Büros in München und zahlreiche Möglichkeiten zur persönlichen Entwicklung.
- Warum dieser Job: Arbeite an innovativen Lösungen und entwickle deine Fähigkeiten in einem dynamischen Umfeld.
- Qualifikationen: Abschluss in Informatik oder verwandten Bereichen und Erfahrung in Python oder R.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Bei Machine Learning Reply Deutschland streben wir danach, an führenden Data-Science-Projekten mit unseren Kunden zu arbeiten, für die wir Data-Science-Berater mit einem starken technischen Hintergrund suchen. Machine Learning Reply, mit seiner Schwesterfirma in Italien und über 15.000 Mitarbeitern bei Reply weltweit, ist eine schnell wachsende Beratung, die sich auf die Lösung von Problemen mit Data Science und den richtigen organisatorischen Rahmenbedingungen konzentriert. Wir sind ein eng verbundenes, entspanntes, aber ernsthaft motiviertes Team, das darauf abzielt, an Konferenzen teilzunehmen und in der Community of Practice mit unseren Technologiepartnern aktiv zu sein.
Wir bieten maßgeschneiderte End-to-End-Lösungen im Bereich Data Science, die den gesamten Projektlebenszyklus abdecken - von der anfänglichen Strategieberatung über Datenarchitektur und Infrastrukturfragen bis hin zur Datenverarbeitung und Modellierung mit maschinellen Lernalgorithmen. Wir verfügen über umfangreiche Expertise im breiten Spektrum der Data Science in allen wichtigen Branchen der deutschen HDAX-Unternehmen. Mit Fokus auf Open Source und Cloud-Technologien ermöglichen wir unseren Kunden, neue datengestützte Lösungen erfolgreich einzuführen und umzusetzen sowie bereits bestehende Prozesse und Produkte zu optimieren.
Verantwortlichkeiten:- Identifizieren und Analysieren von Problemen in einem analytischen Rahmen
- Entwickeln von hochmodernen Algorithmen mit den neuesten Methoden und Technologien zur Lösung von Geschäftsproblemen
- Implementieren von Algorithmen in großem Maßstab und Automatisieren von Workflows
- Nutzen von Erfahrungen aus verschiedenen quantitativen Bereichen zur Problemlösung
- Effektive Kommunikation der Ergebnisse an unsere Kunden
- Von unserem Team, Lernressourcen, Hackathons und anderen Quellen profitieren, um Ihre technische Entwicklung voranzutreiben und in der Machine-Learning-Community präsent zu sein
- Über verschiedene Technologiestacks hinweg arbeiten (z.B. Spark, Azure, AWS, GCP, ELK, etc.)
- Zugang zu Projekten in verschiedenen Branchen (große und mittelständische Unternehmen in den Bereichen Banking, Versicherung, Automobil, Einzelhandel, etc.)
- Sehr aktives Gruppenprogramm - einschließlich Konferenzförderung, Teambuilding, Gruppenveranstaltungen, Reply Exchange
- Anerkennung für Innovation zur Förderung Ihrer persönlichen Entwicklung
- Arbeiten in einem offenen, flachen Umfeld innerhalb eines breiten Reply-Wissensaustauschnetzwerks (mehr als 90 autonome Reply-Gruppen in 8 Ländern)
- Bürofläche im Stadtzentrum von München mit Zugang zur Stammstrecke
- Schulung und Zertifizierung werden gefördert
- Home-Office-Verträge
- Modernste Arbeitsgeräte
- Ausgezeichnete Büroflächen für ein hervorragendes Arbeitserlebnis
- ÖPNV-Ticket innerhalb Münchens
- Fitnessstudio-Mitgliedschafts-Zuschuss für ein Fitnessstudio Ihrer Wahl
- Firmenwagenregelung
- Ein Abschluss mit ausgezeichneten Ergebnissen in (Wirtschafts-) Informatik, Mathematik, Physik oder Betriebswirtschaftslehre, zusammen mit relevanter Berufserfahrung
- Starke Kenntnisse in Python oder R, maschinellem Lernen und Statistik – idealerweise mit Fachkenntnissen in mindestens einem Bereich wie NLP, Empfehlungssystemen, Zeitreihen oder Computer Vision
- Praktische Erfahrung mit Cloud-Plattformen (z.B. AWS, Azure, GCP) ist zwingend erforderlich
- Grundlegende Erfahrung in der Datenverarbeitung (z.B. Arbeiten mit Datenpipelines, ETL-Prozessen oder Datenbanken) ist ebenfalls erforderlich
- Ein echtes Interesse daran, kontinuierlich neue Branchen und Technologien zu erkunden
- Erfahrung in der Priorisierung von Kundenbedürfnissen und der Entwicklung von geschäftswertorientierten Lösungen oder Anwendungen
- Ausgezeichnete Englischkenntnisse und gute Deutschkenntnisse
- Bereitschaft zu reisen innerhalb Deutschlands, abhängig von den Projektanforderungen
Data Scientist (m/f/d) (15) Arbeitgeber: Reply S.p.A.
Machine Learning Reply Germany ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern die Möglichkeit bietet, an innovativen Data-Science-Projekten in einem dynamischen und unterstützenden Umfeld zu arbeiten. Mit einem starken Fokus auf persönliche Entwicklung, Zugang zu umfangreichen Schulungsressourcen und einem aktiven sozialen Programm fördert das Unternehmen eine offene und kollaborative Arbeitskultur. Zudem profitieren die Mitarbeiter von modernen Büroflächen im Herzen Münchens sowie flexiblen Home-Office-Möglichkeiten, was die Work-Life-Balance erheblich verbessert.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Data Scientist (m/f/d) (15) erhalten könnten
✨Tipp Nummer 1
Netzwerken ist der Schlüssel! Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit Leuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Lass uns wissen, wenn du Fragen hast oder Unterstützung brauchst!
✨Tipp Nummer 2
Bereite dich auf Vorstellungsgespräche vor, indem du häufige Fragen und technische Herausforderungen übst. Wir können dir helfen, die besten Ressourcen zu finden, um deine Skills aufzufrischen!
✨Tipp Nummer 3
Zeige deine Leidenschaft für Data Science! Teile deine Projekte oder Ideen in sozialen Medien oder auf GitHub. Das zeigt potenziellen Arbeitgebern, dass du wirklich engagiert bist.
✨Tipp Nummer 4
Bewirb dich direkt über unsere Website! So kannst du sicherstellen, dass deine Bewerbung die richtigen Leute erreicht. Und vergiss nicht, uns bei Fragen zu kontaktieren!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Data Scientist (m/f/d) (15) mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Sei du selbst!:Wenn du dich bewirbst, zeig uns deine Persönlichkeit! Wir suchen nach Menschen, die nicht nur die richtigen Fähigkeiten haben, sondern auch gut ins Team passen. Lass deine Leidenschaft für Data Science durchscheinen!
Mach es konkret!:Verwende konkrete Beispiele aus deiner bisherigen Erfahrung, um zu zeigen, wie du Probleme analysierst und Lösungen entwickelst. Das hilft uns, deine Fähigkeiten besser zu verstehen und wie du in unser Team passt.
Sprich unsere Sprache!:Achte darauf, die Begriffe und Technologien zu verwenden, die in der Stellenbeschreibung erwähnt werden. Das zeigt uns, dass du die Anforderungen verstehst und dich mit den Themen identifizieren kannst, die uns wichtig sind.
Bewirb dich über unsere Website!:Der einfachste Weg, um Teil unseres Teams zu werden, ist, dich direkt über unsere Website zu bewerben. So stellst du sicher, dass deine Bewerbung schnell und unkompliziert bei uns ankommt!
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Reply S.p.A. vorbereitet
✨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 Unternehmen legt Wert auf eine lockere, aber motivierte Atmosphäre.
✨Technische Vorbereitung ist alles
Stelle sicher, dass du deine Kenntnisse in Python oder R sowie in maschinellem Lernen und Statistik auffrischst. Bereite dich darauf vor, spezifische Beispiele aus deiner bisherigen Erfahrung zu nennen, die deine Fähigkeiten in diesen Bereichen demonstrieren.
✨Präsentiere deine Problemlösungsfähigkeiten
Bereite dich darauf vor, konkrete Probleme zu diskutieren, die du in der Vergangenheit gelöst hast. Nutze die STAR-Methode (Situation, Task, Action, Result), um deine Ansätze klar und strukturiert darzustellen.
✨Fragen stellen ist wichtig
Bereite einige durchdachte Fragen vor, die du dem Interviewer stellen kannst. Das zeigt dein Interesse an der Position und hilft dir, mehr über die Projekte und das Team zu erfahren. Frage nach den Technologien, die sie verwenden, oder nach den Herausforderungen, denen sie gegenüberstehen.
