Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickeln von datengestützten Lösungen und Analysieren komplexer Datensätze zur Unterstützung strategischer Entscheidungen.
- Unternehmen: Das Unternehmen hat seinen Sitz in Berlin oder Sofia und bietet ein hybrides Arbeitsmodell an.
- Vorteile: Mitarbeiter profitieren von einem innovativen Umfeld und der Möglichkeit zur kontinuierlichen Weiterbildung.
- Weitere Informationen: Die Position erfordert enge Zusammenarbeit mit Produkt-, Engineering- und Geschäftsteams.
- Warum dieser Job: Diese Rolle ermöglicht es, innovative KI-Lösungen zu entwickeln, die einen direkten Geschäftswert liefern.
- Qualifikationen: Erforderlich sind umfangreiche Kenntnisse in Data Science, Machine Learning und Full-Stack-Entwicklung.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 75000 - 95000 € pro Jahr.
Anforderungen
- Datenwissenschaft & Machine Learning Expertise: Sie haben umfangreiche Erfahrung in statistischer Modellierung, maschinellem Lernen, prädiktiver Analyse, experimentellem Design und der Entwicklung von KI-gestützten Lösungen, die messbaren Geschäftswert liefern.
- Full-Stack Entwicklung: Sie sind versiert im Entwerfen, Entwickeln und Bereitstellen von End-to-End-Anwendungen unter Verwendung von Python, SQL, APIs, cloud-nativen Architekturen sowie modernen Frontend- und Backend-Technologien.
- Datenengineering & Datenarchitektur: Sie verfügen über starke Fachkenntnisse im Aufbau skalierbarer Datenpipelines, der Integration verschiedener Datenquellen, der Sicherstellung der Datenqualität und der Entwicklung robuster Datenplattformen, die Analysen und Arbeitslasten im Bereich maschinelles Lernen unterstützen.
- MLOps & Cloud-Technologien: Sie haben praktische Erfahrung in der Bereitstellung, Überwachung und Wartung von Lösungen für maschinelles Lernen in Produktionsumgebungen. Sie nutzen Cloud-Plattformen, Containerisierungstechnologien, CI/CD-Pipelines und etablierte Praktiken des Lebenszyklusmanagements von Modellen.
- Analytisches Denken & Problemlösung: Sie übersetzen komplexe geschäftliche Herausforderungen in datengestützte Lösungen durch kritisches Denken, statistische Expertise und einen strukturierten Problemlösungsansatz.
- Geschäftssinn & Stakeholder-Management: Sie kommunizieren technische Konzepte effektiv sowohl an technische als auch an nicht-technische Zielgruppen, unterstützen datengestützte Entscheidungsfindung und stimmen Dateninitiativen mit breiteren Geschäftszielen ab.
- Führung & Mentoring: Sie leiten bereichsübergreifende Projekte, unterstützen das berufliche Wachstum von Datenwissenschaftlern und Ingenieuren, etablieren Best Practices und tragen zum Aufbau leistungsstarker Daten- und KI-Teams bei.
- Innovation & kontinuierliches Lernen: Sie bleiben aktiv über technologische Entwicklungen informiert – insbesondere im Bereich Künstliche Intelligenz und Datenwissenschaft, treiben Innovationen voran und fördern eine Kultur des kontinuierlichen Lernens und der Verbesserung.
Was die Stelle beinhaltet
Wir suchen einen (Senior) Data Scientist (m/w/d), der unser Team in Berlin oder Sofia (Bulgarien) in einem hybriden Arbeitsmodell verstärkt. Gemeinsam mit unserem Head of Data Products & Analytics, dem Datenteam und bereichsübergreifenden Stakeholdern werden Sie datengestützte Lösungen entwickeln, die einen greifbaren Einfluss auf unser Produkt, unsere Betriebsabläufe und strategische Entscheidungen haben.
- Datenanalysen & Geschäftsauswirkungen: Sie analysieren komplexe Datensätze – insbesondere Aktivitäts- und Bewertungsdaten, die die Grundlage unseres Geschäftsmodells bilden. Basierend auf Ihren Erkenntnissen leiten Sie hochrelevante Kunden- und Geschäftsegmentierungen sowie umsetzbare Empfehlungen für Geschäftsbereiche und das Management ab.
- Prädiktive Analytik & maschinelles Lernen: Sie pflegen, verbessern und erweitern unsere bestehenden und zukünftigen Produkte im Bereich Datenwissenschaft und maschinelles Lernen. Dazu gehören unter anderem eine TFT-basierte (Temporal Fusion Transformer) Nachfrageprognoselösung, GMV-Prognosemodelle und Modelle zur Vorhersage von Mitarbeiterfluktuation.
- KI & Innovation: Sie bewerten aufkommende Technologien, Methoden und KI-Ansätze. Ein Schwerpunkt liegt auf der Entwicklung intelligenter Agenten, die unseren Data Lake zugänglicher, intuitiver und effizienter für Datenverbraucher machen. Sie treiben innovative Ideen vom ersten Hypothesenansatz bis zur Produktionsbereitstellung voran.
- Stakeholder-Zusammenarbeit & -Ermöglichung: Sie arbeiten eng mit Produkt-, Ingenieur-, Betriebs- und Geschäftsteams zusammen. Sie unterstützen sowohl Geschäftsstakeholder als auch Teammitglieder (z.B. Datenanalysten) mit modernen Methoden, die die Datenerkennung und Einsichtsgenerierung erleichtern. Sie übersetzen geschäftliche Herausforderungen in analytische Lösungen und stellen sicher, dass Daten effektiv angewendet und im gesamten Unternehmen verstanden werden.
- Prozessautomatisierung & Entscheidungsunterstützung: Sie entwerfen Lösungen zur Automatisierung von Geschäftsprozessen und bieten die algorithmische Grundlage für kritische betriebliche Entscheidungen, wie z.B. optimierte Schichtzuweisungen für Agenten und Personalplanung.
- Datenexzellenz: Sie gewährleisten die Qualität, Zuverlässigkeit, Transparenz und Reproduzierbarkeit von Analysen und Modellen. Sie tragen aktiv zur Weiterentwicklung datengestützter Standards, Governance und Best Practices im gesamten Unternehmen bei.
Senior Data Scientist Arbeitgeber: Yoummday
Das Unternehmen fördert Innovation und kontinuierliches Lernen im Bereich Data Science. Mitarbeiter arbeiten in einem hybriden Modell in Berlin oder Sofia. Das Team legt Wert auf Datenexzellenz und die Entwicklung intelligenter Lösungen.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Senior Data Scientist erhalten könnten
✨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 Yoummday 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 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 bei Yoummday gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Yoummday 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 Yoummday entscheidend sein!
