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, Erfahrung in Python oder R und Cloud-Plattformen.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 36000 - 60000 € 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 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 Arbeitsabläufen
- Erfahrungen aus verschiedenen quantitativen Bereichen nutzen, um Probleme zu lösen
- Ergebnisse effektiv an unsere Kunden kommunizieren
- 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.)
Was wir Ihnen bieten
- Zugang zu Projekten in verschiedenen Branchen (große und mittelständische Unternehmen in den Bereichen Banken, Versicherungen, Automobil, Einzelhandel, etc.)
- Sehr aktives Gruppenprogramm – einschließlich Konferenzförderung, Teambuilding, Gruppenveranstaltungen, Reply Exchange
- Anerkennung für Innovation zur Förderung Ihrer persönlichen Entwicklung
- Arbeiten in einer offenen, flachen Umgebung 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
Qualifikationen
- Ein Abschluss mit ausgezeichneten Ergebnissen in (Wirtschafts-) Informatik, Mathematik, Physik oder Betriebswirtschaftslehre sowie relevante 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) (16) Arbeitgeber: Reply S.p.A.
Machine Learning Reply Deutschland 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 aktiven sozialen Programm, umfangreichen Schulungs- und Entwicklungsmöglichkeiten sowie einem modernen Büro im Herzen von München fördert das Unternehmen eine offene und kollaborative Arbeitskultur, die Kreativität und persönliches Wachstum anregt. Die Mitarbeiter profitieren von flexiblen Home-Office-Verträgen, einem attraktiven Fitnessstudio-Zuschuss und der Anerkennung für innovative Ideen, was Machine Learning Reply zu einem idealen Ort für engagierte Fachkräfte macht.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Data Scientist (m/f/d) (16) 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 Hilfe beim Erstellen eines ansprechenden Profils brauchst!
✨Tipp Nummer 2
Bereite dich auf technische Interviews vor! Übe mit Coding-Challenges und stelle sicher, dass du deine Projekte und Erfahrungen klar kommunizieren kannst. Wir können dir Ressourcen zur Verfügung stellen, um dich optimal vorzubereiten.
✨Tipp Nummer 3
Sei proaktiv und zeige Interesse! Wenn du eine Stelle im Auge hast, zögere nicht, direkt bei uns nachzufragen oder dich über unsere Website zu bewerben. Wir lieben es, engagierte Bewerber zu sehen!
✨Tipp Nummer 4
Bleib auf dem Laufenden über Trends in der Data Science! Lies Blogs, nimm an Webinaren teil und besuche Konferenzen. Das zeigt dein Engagement und hilft dir, in Gesprächen zu glänzen!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Data Scientist (m/f/d) (16) mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Sei du selbst!:Wir wollen dich kennenlernen, also zeig uns, wer du wirklich bist! Lass deine Persönlichkeit in deiner Bewerbung durchscheinen und erzähl uns, warum du für die Rolle als Data Scientist brennst.
Mach es konkret!:Verwende konkrete Beispiele aus deiner bisherigen Erfahrung, um deine Fähigkeiten zu untermauern. Zeig uns, wie du Probleme analysierst und Lösungen entwickelst – das macht einen großen Unterschied!
Sprich unsere Sprache!:Achte darauf, die Begriffe und Technologien, die in der Stellenbeschreibung erwähnt werden, in deiner Bewerbung zu verwenden. Das zeigt, dass du die Anforderungen verstehst und dich mit dem Thema auskennst.
Bewirb dich über unsere Website!:Der einfachste Weg, um sicherzustellen, dass deine Bewerbung an die richtige Stelle gelangt, ist, sie direkt über unsere Website einzureichen. So können wir dich schneller erreichen und dir ein Feedback geben!
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Reply S.p.A. vorbereitet
✨Mach dich mit den Technologien vertraut
Stelle sicher, dass du die Technologien und Tools, die in der Stellenbeschreibung erwähnt werden, gut verstehst. Wenn du mit Python, R oder Cloud-Plattformen wie AWS oder Azure arbeitest, bringe konkrete Beispiele aus deiner Erfahrung mit, um deine Kenntnisse zu untermauern.
✨Bereite dich auf technische Fragen vor
Erwarte technische Fragen zu Algorithmen, Datenanalyse und maschinellem Lernen. Übe, wie du komplexe Probleme analysierst und Lösungen präsentierst. Es kann hilfreich sein, einige typische Interviewfragen für Data Scientists durchzugehen und deine Antworten zu formulieren.
✨Zeige deine Kommunikationsfähigkeiten
Da die Kommunikation von Ergebnissen an Kunden wichtig ist, solltest du darauf vorbereitet sein, deine Ansätze und Ergebnisse klar und verständlich zu erklären. Übe, technische Konzepte so zu erklären, dass auch Nicht-Techniker sie verstehen können.
✨Sei bereit, über deine Projekte zu sprechen
Bereite eine kurze Präsentation deiner bisherigen Projekte vor, insbesondere solche, die relevante Erfahrungen in den Bereichen NLP, Zeitreihen oder Computer Vision zeigen. Zeige, wie du Herausforderungen gemeistert hast und welchen Mehrwert deine Lösungen für die Kunden gebracht haben.