Data Scientist (m/w/d)

Machine Learning Reply GmbH; München; Hybrid; EUR 70.000 - 100.000; Vollzeit

Benefits dieser Stelle

Weiterbildungsmöglichkeiten

Branchenprojekte

Offene Arbeitsumgebung

Münchner Büro

Deutschlandticket

Fitnessstudio-Zuschuss

Flexible Arbeitsumgebung

Zusammenfassung

Machine Learning Reply sucht einen Data Scientist (m/w/d) in München, der eigenständig Datenmodelle und -algorithmen entwickelt und robuste Datenpipelines sowie Dashboards aufbaut.

Sie arbeiten an komplexen Projekten, analysieren Geschäftsprobleme und kommunizieren Ergebnisse klar an Kunden. Eingesetzte Technologien umfassen Azure, AWS, GCP, DBX, ELK, Spark und Databricks.

Qualifikationen

• Wir freuen uns auf deinen Studienabschluss mit quantitativer oder wirtschaftlicher Ausrichtung.
• Gute Kenntnisse in Python, SQL, Pyspark oder R sowie im Umgang mit Big-Data-Stacks.
• Vertraut mit Statistik und Machine Learning sowie Anwendungen in Produktion (NLP, Recommender-Systeme, Time Series).
• Cloud-Plattformen wie AWS, Google Cloud oder Azure sind dir bekannt.
• Du kommunizierst sicher Deutsch und Englisch.
• Du bist lernbereit, teamfähig und kannst komplexe Konzepte verständlich vermitteln.
• Projektmanagementfähigkeiten – eigenständige und Teamarbeit sind für dich selbstverständlich.

Aufgaben

• Data Scientist entwickelt eigenständig Datenmodelle und -algorithmen.
• Du entwickelst und wartest Datenpipelines und Dashboards.
• Arbeit an komplexen Projekten und Übersetzung von Geschäftsproblemen in datenwissenschaftliche Lösungen.
• Kommunikation der Ergebnisse in enger Zusammenarbeit mit Kunden.
• Arbeit über verschiedene Tech-Stacks (Azure, AWS, GCP, DBX, ELK, Spark, Databricks).
• Mentor für Junior Data Scientists und Wissenstransfer im Team.
• Teilnahme an Lernressourcen, Hackathons und Community-Aktivitäten.

Kenntnisse

Python

SQL

Pyspark

R

Rust

Ausbildung

Bachelor's degree in a quantitative field

Tools

AWS

Azure

GCP

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

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.

• Wir freuen uns auf deinen Studienabschluss mit einem quantitativen oder wirtschaftlichen Hintergrund, zum Beispiel in Informatik, Wirtschaftsinformatik, Wirtschaftsmathematik oder Betriebswirtschaftslehre
• Mit deiner einschlägigen Erfahrung in Datenwissenschaft & Datenmanagement oder der Entwicklung von Produktionssystemen verfügst du über gute Kenntnisse in Python, R, Rust, Pyspark oder SQL
• Mit den Grundlagen der Statistik und des Machine Learning bist du vertraut und kennst auch deren Anwendungen in der Produktion wie NLP, Recommender-Systeme, Time Series Analysis und Computer Vision
• Außerdem bist du vertraut mit Cloud-Plattformen wie AWS, Google Cloud oder Microsoft Azure
• Auf Deutsch und Englisch kommunizierst du gut und gerne
• Du bist lernbereit, teamfähig und kannst technische Konzepte verständlich kommunizieren
• Du hast gute Projektmanagementfähigkeiten und kannst sowohl unabhängig als auch im Team arbeiten