Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle skalierbare Machine Learning Modelle und analysiere komplexe Datensätze.
- Unternehmen: International anerkanntes Technologieunternehmen mit innovativer Kultur.
- Vorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, attraktive Vorteile und flexibles Arbeiten.
- Weitere Informationen: Dynamisches Umfeld mit großartigen Entwicklungsmöglichkeiten und einem Lernbudget.
- Warum dieser Job: Arbeite an AI-Produkten mit direktem Einfluss auf Millionen von Nutzern.
- Qualifikationen: Erfahrung in Data Science und starke Kenntnisse in Python und SQL.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 63000 - 77000 € pro Jahr.
Employment Type
- Full-time
- Drive AI Innovation at Scale
Our client is an internationally recognised technology company using data science and machine learning to solve complex business challenges at scale.
Their AI solutions directly influence customer experience, commercial performance, and product innovation for millions of users worldwide.
- We are recruiting
- Data Scientists and Senior Data Scientists
- (m/f/d) to join several high-impact Machine Learning teams working on areas including:
- Dynamic Pricing & Revenue Management
- Ranking & Search Optimisation
- Predictive Analytics & Forecasting
- Churn Prediction
- Marketing & Growth Analytics
Whether your expertise lies in recommendation systems, pricing algorithms, predictive modelling or building end-to-end ML products, this is an opportunity to work on production AI systems with measurable business impact.
- Your Responsibilities
- Design, build and deploy scalable machine learning models into production.
- Develop predictive models for pricing, forecasting, ranking, recommendations, churn prediction, customer segmentation and revenue optimisation.
- Analyse large, complex datasets to uncover business opportunities.
- Design, execute and evaluate A/B tests and other online experiments.
- Continuously monitor, improve and retrain production models.
- Partner with Product Managers, Software Engineers, Data Engineers and business stakeholders to deliver measurable outcomes.
- Drive projects from problem definition through deployment and monitoring.
- Contribute to technical strategy, best practices and knowledge sharing within the Data Science organisation.
- Mentor junior colleagues and support the adoption of modern AI development practices (for senior-level candidates).
What We're Looking For
- Experience as a Data Scientist in a commercial environment (mid-level or senior).
- Degree in Computer Science, Mathematics, Statistics, Machine Learning, Physics or a related quantitative field.
- Strong knowledge of statistics, machine learning and predictive modelling.
- Excellent Python and SQL skills.
- Experience developing and deploying production-grade ML models.
- Strong communication skills and the ability to translate business problems into technical solutions.
- Passion for solving real-world problems with data.
Experience in one or more of the following is highly desirable
- Recommendation Systems
- Ranking & Search Algorithms
- Dynamic Pricing
- Revenue Management
- Demand Forecasting
- Customer Lifetime Value
- Churn Prediction
- Marketing Attribution
- Time Series Forecasting
You’ll work with modern cloud-native technologies including
- Python
- SQL
- Airflow
- dbt
- MLflow
- Git
- Looker
- Modern AI development tools (Copilot, Claude Code, Codex or similar)
Why Join?
- Work on AI products used by millions of customers.
- Own end-to-end machine learning solutions from research to production.
- Solve technically challenging problems with direct commercial impact.
- Join an international, collaborative engineering culture.
- Modern cloud-native technology stack.
- Hybrid working model with flexibility.
- Competitive salary and attractive benefits.
- Significant ownership and autonomy.
- Dedicated learning budget, mentoring, conferences and continuous professional development.
- #J-18808-Ljbffr
Data Scientist / Senior Data Scientist (m/f/d) – Machine Learning & AI in München Arbeitgeber: Zabel
Zabel ist ein hervorragender Arbeitgeber, der eine dynamische und unterstützende Arbeitsumgebung bietet, in der Mitarbeiter als strategische Partner in einem der am schnellsten wachsenden Märkte Europas agieren können. Mit einem attraktiven Vergütungsmodell, intensiven Schulungen und der Möglichkeit, frühzeitig Verantwortung zu übernehmen, fördert Zabel die persönliche und berufliche Entwicklung seiner Mitarbeiter und ermöglicht ihnen, aktiv zur Gestaltung des Unternehmens beizutragen.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Data Scientist / Senior Data Scientist (m/f/d) – Machine Learning & AI in München 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 Zabel 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 Data Scientist / Senior Data Scientist (m/f/d) – Machine Learning & AI in München 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 Data Scientist / Senior Data Scientist (m/f/d) – Machine Learning & AI bei Zabel gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Zabel 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 Zabel entscheidend sein!
