Data Scientist (m/f/d) (21)

Remotely; München; Hybrid; EUR 70.000 - 110.000; Vollzeit

Benefits dieser Stelle

Weiterbildung

Branchenprojekte

Open Culture

Büro in München

Deutschlandticket

Fitnesszuschuss

Flexible Arbeitsumgebung

Zusammenfassung

Machine Learning Reply sucht einen Data Scientist (m/w/d) zur eigenständigen Entwicklung und Implementierung von Datenmodellen sowie Algorithmen. Du entwickelst und wartest Datenpipelines, Dashboards und datenbezogene Komponenten wie Datenplattformen und ML-Produkte und arbeitest über verschiedene Stack-Grenzen hinweg.

Zudem begleitest du Junior Data Scientists als Mentor und teilst Wissen im Team samt Hackathons und Lernressourcen.

Qualifikationen

• Eigenständige Entwicklung und Implementierung von Datenmodellen und Algorithmen.
• Analytische Problemlösung in kundenspezifischen Lösungen.
• Unterstützung bei der Kommunikation von Ergebnissen an Stakeholder.

Aufgaben

• Datenmodelle und Algorithmen eigenständig entwickeln und implementieren.
• Datenpipelines und Dashboards warten und erweitern.
• Zusammenarbeit mit Kunden zur Problemanalyse und Lösungskommunikation.
• Mentor für Junior Data Scientists und Wissenstransfer im Team.
• Arbeiten über verschiedene Technologie-Stacks (Azure, AWS, GCP, DBX, ELK, Spark, Databricks).
• Lernressourcen, Hackathons und Community-Aktivitäten nutzen, um sich weiterzuentwickeln.

Kenntnisse

Datenmodelle

Algorithmen

Datenpipelines

Tools

Azure

AWS

GCP

Databricks

ELK

Spark

Jobbeschreibung

Aufgaben

• Als Data Scientist (m/w/d) entwickelst und implementierst du eigenständig Datenmodelle und -algorithmen für unsere kundenspezifischen Lösungen. Dabei identifizierst und analysierst du Probleme in einem analytischen Rahmen

• Du entwickelst und wartest Datenpipelines und Dashboards. Dabei arbeitest du an einer Vielzahl von datenbezogenen Komponenten wie Datenplattformen, Dashboards und Produkten rund um Data und Machine Learning

• Arbeit an komplexen Projekten und Datensätzen , Analyse von Geschäftsproblemen und Übersetzung in datenwissenschaftliche Lösungen

• Deine Kommunikationsstärke nutzt du, um in enger Zusammenarbeit mit unseren Kunden deren Probleme zu analysieren und die Ergebnisse effektiv zu kommunizieren.

• Du arbeitest über verschiedene Technologie-Stacks hinweg (z. B. Azure, AWS, GCP, DBX, ELK, Spark, Databricks usw.)

• Mentor für Junior Data Scientists und Wissenstransfer im Team

• Du profitierst von unserem Team, Lernressourcen, Hackathons und anderen Quellen, um deine technische Entwicklung voranzutreiben und in der Community für maschinelles Lernen präsent zu sein

Benefits

• Regelmäßige und systematische (externe und interne) Weiterbildungsmöglichkeiten in den Bereichen Data Engineering, Cloud-Architektur und Data Science

• Zugang zu branchenübergreifenden Projekten (große und mittelständische Unternehmen aus den Bereichen Banken, Versicherungen, Automotive, Einzelhandel usw.)

• Branchenführenden Kooperationen in den Bereichen Cloud, BI und AutoML

• Arbeit in einer offenen, flachen Umgebung , innerhalb eines breiten Reply-Netzwerks zum Wissensaustausch

• Preisgekrönte Büroräume in der Münchner Innenstadt mit Zugang zur Stammstrecke

• Fahrkarte für öffentliche Verkehrsmittel mit Deutschlandticket

• Zuschuss zu einer Fitnessstudio-Mitgliedschaft in einem Fitnessstudio der Wahl oder die Nutzung von Wellpass

• Flexible Arbeitsumgebung zwischen Kunden, Reply-Büro und Remote-Arbeit

Über Machine Learning Reply

Machine Learning Reply bietet maßgeschneiderte End-to-End-Lösungen im Data-Science-Bereich an, die den gesamten Projektlebenszyklus abdecken -- von der initialen Strategieberatung über die Datenarchitektur und Infrastrukturthemen bis hin zur Datenverarbeitung und Qualitätssicherung unter Verwendung von Machine-Learning-Algorithmen. Machine Learning Reply verfügt über umfassende Expertise im Bereich der Datenwissenschaft in allen Schlüsselindustrien der deutschen HDAX-Unternehmen. Machine Learning Reply befähigt seine Kunden, neue datenbasierte Geschäftsmodelle erfolgreich einzuführen sowie bereits bestehende Prozesse und Produkte zu optimieren -- mit einem Schwerpunkt auf Open-Source- und Cloud-Technologien. Mit dem Machine Learning Incubator bietet das Unternehmen ein Programm zur Ausbildung der nächsten Generation von Entscheidungsträgern, Data Scientists und Entwicklern an.