Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle innovative Dateninfrastrukturen und Machine Learning Modelle für die MICE-Branche.
- Arbeitgeber: Dynamisches Unternehmen mit einer Mission für eine grünere Zukunft.
- Mitarbeitervorteile: Flexible Arbeitszeiten, persönliche Entwicklung, modernes Office und Teamaktivitäten.
- Andere Informationen: Wachsendes Unternehmen mit tollen Karrierechancen und einem unterstützenden Team.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Branche aktiv mit und arbeite an spannenden Projekten.
- Gewünschte Qualifikationen: 4-7 Jahre Erfahrung in Data Engineering oder Machine Learning, Python-Kenntnisse erforderlich.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 54000 - 77000 € pro Jahr.
Dafür brauchen wir Dich: Für ein neues Digital-Projekt in der MICE-Branche suchen wir Dich: eine Persönlichkeit, die Lust hat, mit uns Dinge neu zu denken, Ideen Realität werden zu lassen und die Zukunft unserer Branche aktiv mitzugestalten.
Responsibilities
- Dateninfrastruktur & Skalierung: Du entwickelst und verantwortest unsere Dateninfrastruktur. Du baust robuste Pipelines, die Daten aus verschiedenen Quellen in ein sauberes, zuverlässiges Data Warehouse überführen und stellst Qualität, Konsistenz und Verfügbarkeit sicher.
- Machine Learning & AI-Entwicklung: Du entwickelst Modelle für Predictive und perspektivisch Prescriptive Analytics. Dein Ziel ist es, datengetriebene Entscheidungen im Unternehmen zu ermöglichen und kontinuierlich weiterzuentwickeln.
- AI-Integration & Tools: Du machst AI im Alltag nutzbar, indem Du interne Tools, Dashboards und Integrationen entwickelst. So stellst Du sicher, dass auch nicht-technische Teams von datenbasierten Insights profitieren können.
- Automatisierung & Roadmap: Du identifizierst Potenziale für AI, Automatisierung und den Einsatz von AI Agents im gesamten Unternehmen. Du planst und priorisierst Projekte und treibst unsere AI-Transformation aktiv voran – von Entscheidungsunterstützung über intelligente Agenten bis hin zu teilautomatisierten Prozessen.
- Systembetrieb & Weiterentwicklung: Du betreust unsere Infrastruktur mit Fokus auf Stabilität, Kostenbewusstsein und Skalierbarkeit. Dabei triffst Du pragmatische Technologieentscheidungen und vermeidest unnötige Abhängigkeiten von einzelnen Anbietern.
Qualifications
- Bisherige Berufserfahrung & fundierte Ausbildung: Du hast 4–7 Jahre Erfahrung im Data Engineering, Machine Learning Engineering oder in einer vergleichbaren Rolle, in der Du produktive Daten- und ML-Systeme aufgebaut hast.
- Codequalität & Skalierbarkeit: Du schreibst strukturierten, zuverlässigen Code und denkst dabei in skalierbaren Systemen. Python ist Dir vertraut, wichtiger ist uns jedoch Dein ganzheitlicher Blick auf stabile Softwarearchitekturen.
- ML-Lifecycle & Praxiserfahrung: Du kennst dich im gesamten Machine Learning Lifecycle aus – von Datenaufbereitung über Feature Engineering bis hin zu Deployment, Monitoring und Iteration – und hast bereits produktive Anwendungen umgesetzt.
- Datenbanken & Pipelines: Du bist sicher im Umgang mit Datenbanken wie PostgreSQL, entwirfst Datenmodelle, schreibst komplexe Queries und entwickelst stabile ETL-Prozesse.
- AI-Tools & Infrastruktur: Du hast Erfahrung mit LLM APIs und weißt, wie man diese effizient für strukturierte Anwendungsfälle einsetzt. Zudem bringst Du Kenntnisse in Linux, Deployment und CI/CD mit.
- Eigenverantwortung & Kommunikation: Du arbeitest selbstständig, denkst unternehmerisch und treibst Themen aktiv voran. Gleichzeitig kannst Du technische Inhalte verständlich erklären und arbeitest gerne mit nicht-technischen Teams zusammen – auf Deutsch oder Englisch.
Benefits
- Werte, mit denen wir einen Unterschied machen: Wir machen Versprechen, die wir halten, haben Werte, die wir leben und eine Mission, für eine grünere Zukunft.
- Performance trifft auf Wohlfühlklima: Wir setzen auf eine professionelle und dynamische Arbeitsatmosphäre. Wir möchten, dass Du Dich im smartvillage nicht nur wohl, sondern auch wertgeschätzt fühlst.
- Persönliche Entwicklung & Eigenverantwortung: In unserem teamorientierten Umfeld hast Du viel Raum für Kreativität und Eigeninitiative. Durch unser Fortbildungsbudget hast Du zusätzlich die Möglichkeit, Dich persönlich und fachlich weiterzuentwickeln.
- Modernes Office & Teamaktivitäten: Unsere smartvillages sind Deine Orte zum Entfalten. On top fördern wir unseren Teamgeist durch regelmäßige Teamausflüge und -events.
- Wellbeing & Mobilität: Dein Office bietet kostenlose Getränke und mit einem Entspannungsbereich Raum für kurze Pausen zwischendurch. Wenn Du sportlich aktiv werden willst, bezuschussen wir Deine Urban Sports Club Mitgliedschaft.
Unsere Idee? Die Arbeitswelt aufmischen und ihr mit frischem Wind mehr Qualität und Kreativität einhauchen, um DIE Anlaufstelle für unvergessliche Veranstaltungserlebnisse zu sein. Unsere Vision ist klar: Orte zu schaffen, die sich nicht nur wie "Zuhause" anfühlen, sondern auch echte Begegnungen kreieren. Und dabei träumen wir groß: Nach zwei Standorten in München sind inzwischen auch Köln und Berlin Teil der smartvillage-Welt – und die Reise ist noch lange nicht zu Ende! Willst Du Teil dieser Reise werden? Dann bewirb Dich jetzt auf offene Positionen oder schick uns gern Deine Initiativbewerbung!
Data Science Engineer (m/w/d) Arbeitgeber: smartvillage
Kontaktperson:
smartvillage HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Data Science Engineer (m/w/d)
✨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 dich optimal vorzubereiten.
✨Tipp Nummer 3
Zeige deine Projekte! Wenn du an spannenden Data Science-Projekten gearbeitet hast, präsentiere sie in deinem Portfolio. Das gibt den Arbeitgebern einen Einblick in deine Fähigkeiten und Kreativität.
✨Tipp Nummer 4
Bewirb dich direkt über unsere Website! So kannst du sicherstellen, dass deine Bewerbung schnell und effizient bearbeitet wird. Wir freuen uns darauf, von dir zu hören!
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Data Science Engineer (m/w/d)
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Sei du selbst!: Wir wollen dich kennenlernen, also zeig uns deine Persönlichkeit! Lass deinen Stil durchscheinen und sei authentisch in deinem Anschreiben. Das macht einen großen Unterschied!
Pass auf die Details auf!: Achte darauf, dass deine Bewerbung fehlerfrei ist. Rechtschreibfehler oder unklare Formulierungen können schnell einen schlechten Eindruck hinterlassen. Nimm dir die Zeit, alles gründlich zu überprüfen!
Zeig deine Leidenschaft!: Erzähle uns, warum du für das Data Science Team bei StudySmarter arbeiten möchtest. Deine Begeisterung für die Branche und das Unternehmen sollte in deiner Bewerbung deutlich werden!
Bewirb dich über unsere Website!: Der einfachste Weg, um Teil unseres Teams zu werden, ist die Bewerbung über unsere Website. So stellst du sicher, dass deine Unterlagen direkt bei uns landen und wir sie schnell bearbeiten können!
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei smartvillage vorbereitest
✨Verstehe die Rolle
Mach dich mit den spezifischen Anforderungen der Position als Data Science Engineer vertraut. Lies die Stellenbeschreibung gründlich durch und überlege, wie deine bisherigen Erfahrungen und Fähigkeiten zu den geforderten Qualifikationen passen.
✨Bereite konkrete Beispiele vor
Denke an konkrete Projekte oder Herausforderungen, die du in der Vergangenheit gemeistert hast. Sei bereit, diese Beispiele zu teilen, um deine Fähigkeiten im Bereich Dateninfrastruktur, Machine Learning und AI-Integration zu demonstrieren.
✨Fragen stellen
Bereite einige Fragen vor, die du dem Interviewer stellen kannst. Das zeigt dein Interesse an der Position und hilft dir, mehr über die Unternehmenskultur und die Erwartungen an die Rolle zu erfahren.
✨Technische Vorbereitung
Da die Rolle technische Fähigkeiten erfordert, solltest du dich auf mögliche technische Fragen oder Tests vorbereiten. Übe das Schreiben von Code und das Lösen von Problemen, die mit Datenpipelines und Machine Learning zu tun haben.