Data Scientist (m/w/d)

Remotely; Berlin; Vor Ort; EUR 70.000 - 110.000; Vollzeit

Benefits dieser Stelle

Hybrides Arbeiten

JobRad

Corporate Discounts

30 Tage Urlaub

Zusammenfassung

Reply sucht Data Scientist (m/w/d) in Berlin, der datengetriebene Lösungen entwickelt und komplexe Datenbestände zu Insights aufbereitet. Sie kombinieren statistische Modellierung, Machine Learning und AI, um Modelle von der Analyse bis zur produktiven Umsetzung zu bringen.

Sie arbeiten an Reports, Dashboards und Entscheidungsgrundlagen, präsentieren Ergebnisse intern und bei Kund:innen und entwickeln produktionsnahe Data-Analytics-Lösungen in einem internationalen Umfeld.

Qualifikationen

• Abgeschlossenes Studium in Informatik, Statistik oder Ähnlichem.
• Mindestens drei Jahre praktische Erfahrung in Data-Science- und ML-Lösungen.
• Sehr gute Deutschkenntnisse zwingend erforderlich.
• Sehr gute Python-Kenntnisse und Erfahrung in Analytics/ML-Lösungen.
• Kenntnisse in statistischer Modellierung, ML, Big-Data-Analytik und idealerweise Geoanalytik.
• Erfahrung mit strukturierten, unstrukturierten und geografischen Daten sowie Ableitung von Business Insights.
• Idealerweise Erfahrung mit LLMs, NLP, Apache Spark und AWS-Cloud-Technologien.
• Gute Englischkenntnisse und Reisebereitschaft.

Aufgaben

• Entwicklung und Umsetzung von Data-Science-Lösungen.
• Analyse und Aufbereitung komplexer Datenbestände zur Ableitung von Insights.
• Entwicklung, Optimierung und Implementierung statistischer Modelle, ML-Verfahren und AI-Lösungen.
• Erstellung von Reports, Dashboards und datenbasierte Entscheidungsgrundlagen.
• Präsentation von Ergebnissen und Handlungsempfehlungen gegenüber Teams und Kund:innen.
• Entwicklung robuster, produktionsnaher Data-Analytics-Lösungen und Python-Anwendungen.
• Evaluation und Einsatz moderner AI-Technologien einschließlich LLMs.

Kenntnisse

Python

Deutschkenntnisse

Machine Learning

Statistische Modellierung

Geodatenanalyse

Big-Data-Analytik

Englischkenntnisse

LLMs

Ausbildung

Abgeschlossenes Studium Informatik/Statistik

Tools

Apache Spark

AWS SageMaker

S3

Glue

CloudFormation

Jobbeschreibung

BERLIN

Aufgaben

Als Data Scientist (m/w/d) entwickelst du datengetriebene Lösungen für vielfältige wirtschaftliche Fragestellungen und unterstützt unsere Kund:innen dabei, aus komplexen Daten fundierte Entscheidungen abzuleiten. Dabei kombinierst du statistische Modellierung, Machine Learning und moderne AI-Ansätze, um innovative Lösungen von der Datenanalyse bis zur produktiven Umsetzung zu entwickeln.

• Entwicklung und Umsetzung von Data-Science-Lösungen für unterschiedliche Business-Fragestellungen, z. B. Sales Prediction, Media-Mix-Optimierung, Wirkungsanalysen, Geoanalysen oder NLP-basierte Anwendungen zur Sentiment-Analyse
• Analyse und Aufbereitung komplexer Datenbestände aus strukturierten, unstrukturierten und geografischen Datenquellen zur Identifikation relevanter Kunden- und Business-Insights
• Entwicklung, Optimierung und Implementierung statistischer Modelle, Machine-Learning-Verfahren und AI-basierter Lösungen für unterschiedliche Anwendungsfälle
• Erstellung von Reports, Dashboardsund datenbasierten Entscheidungsgrundlagen sowie verständliche Aufbereitung zentraler Erkenntnisse für technische und fachliche Stakeholder
• Präsentation von Ergebnissen und Handlungsempfehlungen gegenüber internen Teams sowie Kund:innen
• Entwicklung und Pflege robuster, produktionsnaher Data-Analytics-Lösungen und Python-basierter Anwendungen für den nachhaltigen Einsatz in Kundenprojekten
• Evaluation und Einsatz moderner Technologien im Bereich AI, Machine Learning und Large Language Models (LLMs) zur Weiterentwicklung datengetriebener Lösungen

Benefits

• Hybrides Arbeiten: Ein individueller Mix aus Zeit im Office/Home Office sowie die Möglichkeit bis zu 20 Tage remote innerhalb der EU zu arbeiten
• Tolle Benefits wie z. B. JobRad, Corporate Discounts
• Ein attraktives Gehalt und ein wettbewerbsfähiges Gesamtpaket mit 30 Tagen Urlaub
• Du möchtest deine Deutschkenntnisse verbessern? Wir unterstützen dich finanziell!
• Der Reply Booster Cluborganisiert internationale Veranstaltungen , Möglichkeiten zum Wissensaustausch und soziale Aktivitäten in allen Reply-Niederlassungen. Dazu gehören Filmabende, Wellness-Aktivitäten, Weinverkostungen, inspirierende Redner, Diskussionsrunden in der Gemeinschaft und vieles mehr
• Modernes Arbeiten im High-End Office: Ein innovatives und internationales Team mit einer flachen Hierarchie wartet auf dich - wir wollen, dass du mit uns zusammen wächst!

Qualifikationen

• Du hast ein erfolgreich abgeschlossenes Studium in der Informatik, Statistik oder Ähnlichem
• Mindestens drei Jahre praktische Erfahrung in der Entwicklung und Umsetzung von Data-Science- und Machine-Learning-Lösungen sowie Erfahrung in der Bearbeitung komplexer datengetriebener Fragestellungen im Unternehmenskontext
• Sehr gute Deutschkenntnisse sind zwingend erforderlich
• Sehr gute Kenntnisse in Pythonund Erfahrung in der Entwicklung robuster, wartbarer Analytics- und Machine-Learning-Lösungen
• Fundierte Kenntnisse in statistischer Modellierung, Machine Learning, Big-Data-Analytik und idealerweise Geoanalytik
• Erfahrung im Umgang mit strukturierten, unstrukturierten und geografischen Daten sowie in der Ableitung von Business Insights aus komplexen Datenquellen
• Idealerweise Erfahrung mit Large Language Models (LLMs ), NLP, Apache Spark und Cloud-Technologien wie AWS(z. B. SageMaker, S3, Glue, CloudFormation)
• Gute Englischkenntnisse sowie die Bereitschaft zu gelegentlichen Reisen im Rahmen von Kundenprojekten werden vorausgesetzt

Develop yourself and the digital future -- at Reply!

Reply ist spezialisiert auf die Konzeption und Implementierung von Lösungen, die auf neuen Kommunikationskanälen und digitalen Medien basieren. Mit einem Netzwerk hoch spezialisierter Unternehmen definiert und entwickelt Reply Geschäftsmodelle, die durch KI, Big Data, Cloud Computing, digitale Medien und dem Internet der Dinge ermöglicht werden. Reply bietet Beratung, Systemintegration und Digital Services für Unternehmen aus den Bereichen Telekommunikation und Medien, Industrie und Dienstleistungen, Banken und Versicherungen sowie öffentliche Verwaltung.