Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle fortschrittliche Modelle für dynamische Preissetzung und arbeite an realen Herausforderungen.
- Unternehmen: Globaler Marktführer in der Mobilitätsbranche mit innovativer Unternehmenskultur.
- Vorteile: Flexibles hybrides Arbeitsmodell, 30 Tage Urlaub und Zugang zu Fitnessangeboten.
- Weitere Informationen: Unterstützende Teamkultur mit Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft intelligenter Preissysteme und beeinflusse globale Geschäftsentscheidungen.
- Qualifikationen: 5+ Jahre Erfahrung in statistischer Modellierung und Kenntnisse in Bayesianischen Methoden.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 75000 - 95000 € pro Jahr.
Workster arbeitet mit einem globalen Marktführer in der Mobilitätsbranche zusammen, um einen Senior Data Scientist – Reinforcement Learning (m/w/d) für sein wachsendes Data Science & Engineering-Team in München zu rekrutieren. Dies ist eine hochwirksame Gelegenheit, die Zukunft intelligenter Preissysteme durch fortschrittliche probabilistische Modellierung und modernste Machine-Learning-Techniken zu gestalten.
Ihre Rolle:
- Architektur und Prototyping von Bayesian Regression Modellen (GLM, gemischte Effekte, Gaussian Process) zur Unterstützung dynamischer Preisstrategien.
- Implementierung von Techniken wie SVI, MCMC und Importance Sampling, um robuste Entscheidungen unter Unsicherheit zu treffen.
- Entwurf und Wartung von Feature-Engineering-Pipelines und automatisierter Datenvalidierung mit Tools wie Airflow oder Dagster.
- Bereitstellung von Produktionsmodellen über FastAPI, Docker und Kubernetes, wobei Leistungsmessung und Anomalieerkennung sichergestellt werden.
- Entwurf und Bewertung von A/B- und multivariaten Tests unter Verwendung kausaler Inferenz und quasi-experimenteller Methoden.
- Cross-funktionale Zusammenarbeit mit Umsatz- und Produktteams, um abstrakte Ideen in datengestützte Hypothesen umzuwandeln.
- Mentoring von Teammitgliedern und Unterstützung bei der Erhöhung interner Bayesian- und Modellierungsstandards durch Workshops und Veröffentlichungen.
Ihre Qualifikationen:
- Über 5 Jahre Erfahrung in angewandter statistischer Modellierung mit starkem Fokus auf Bayesianische Methoden.
- Kenntnisse in probabilistischer Programmierung mit PyMC, Stan, NumPyro, TFP oder ähnlichen Tools.
- Praktische Erfahrung mit SVI, Black-Box-variationaler Inferenz und großangelegten MCMC-Techniken.
- Starke Python-Programmierkenntnisse mit Best Practices in Testing, Typ-Hinweisen und CI/CD.
- Vertrautheit mit Cloud-Infrastruktur (AWS, GCP oder Azure), Docker/Kubernetes und Workflow-Orchestrierungstools.
- Exzellente Kommunikationsfähigkeiten – in der Lage, statistische Konzepte und Unsicherheiten sowohl technischen als auch nicht-technischen Zielgruppen zu erklären.
Das Angebot:
- Ein hybrides Arbeitsmodell mit Flexibilität und 30 Tagen bezahltem Urlaub.
- Gelegenheiten zur Teilnahme an unternehmensweiten Lerninitiativen und Freiwilligentagen.
- Zugang zu Fitness- und Freizeiteinrichtungen vor Ort in einem modernen Arbeitsplatz.
- Mobilitätsunterstützung, Rentenbeiträge und großzügige Mitarbeiterrabatte auf Mobilitätsdienstleistungen.
- Eine unterstützende und kollaborative Teamkultur mit modernster Technologie und komplexen Herausforderungen aus der realen Welt.
Senior Data Scientist (Reinforcement Learning) Arbeitgeber: Workster Jobs
Workster bietet eine herausragende Arbeitsumgebung für den Operations Customer & Logistics Coordinator in Düsseldorf, wo Sie Teil eines dynamischen Teams im Bereich Logistik und E-Mobilität werden. Mit einem wettbewerbsfähigen Gehalt, strukturiertem Onboarding und kontinuierlichen Weiterbildungsmöglichkeiten fördern wir Ihre berufliche Entwicklung in einem unterstützenden Umfeld, das auf Nachhaltigkeit ausgerichtet ist. Hier haben Sie die Möglichkeit, lokale Betriebsabläufe aktiv mitzugestalten und zur Verbesserung der Dienstleistungen beizutragen.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Senior Data Scientist (Reinforcement Learning) 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 Workster Jobs 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 Senior Data Scientist (Reinforcement Learning) mit Bravour zu bestehen
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 Senior Data Scientist (Reinforcement Learning) bei Workster Jobs gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Workster Jobs 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 Workster Jobs entscheidend sein!
