Senior Data Scientist (m/w/d)

Machine Learning Reply GmbH; München; Vor Ort; EUR 80.000 - 100.000; Vollzeit

Benefits dieser Stelle

Regelmäßige Weiterbildungsmöglichkeiten

Zugang zu branchenübergreifenden Projekten

Preisgekrönte Büroräume

Fahrkarte für öffentliche Verkehrsmittel

Zuschuss zu Fitnessstudio-Mitgliedschaft

Flexible Arbeitsumgebung

Zusammenfassung

Ein führendes Unternehmen für Datenwissenschaft in München sucht einen Senior Data Scientist (m/w/d). In dieser Rolle leiten Sie die Entwicklung und Implementierung fortschrittlicher Datenmodelle und -algorithmen, arbeiten an bedeutenden Projekten und fördern die Innovation im Team. Bewerber sollten umfassende Kenntnisse in maschinellem Lernen und Cloud-Plattformen mitbringen sowie starke Kommunikationsfähigkeiten besitzen.

Qualifikationen

• Studium mit einem quantitativen oder wirtschaftlichen Hintergrund.
• Tiefes Verständnis von maschinellen Lerntechniken.
• Umfassende Erfahrung in Datenwissenschaft & Datenmanagement.

Aufgaben

• Entwicklung und Implementierung von Datenmodellen und -algorithmen.
• Kollaboration mit Stakeholdern zur Definition von Projektzielen.
• Mentor für Junior- und Mid-Level Data Scientists.

Kenntnisse

Fortgeschrittene maschinelle Lerntechniken

Python

Datenvisualisierung

Cloud-Architekturen (AWS, GCP, Azure)

Datenmanagement

Strategisches Denken

Gute Kommunikationsfähigkeiten in Deutsch und Englisch

Ausbildung

Studium in Informatik oder Wirtschaftsmathematik

Tools

R

Rust

PySpark

SQL

Jobbeschreibung

Als Senior Data Scientist (m/w/d) leitest du die Entwicklung und Implementierung fortschrittlicher Datenmodelle und -algorithmen für unsere kundenspezifischen Lösungen. Dabei identifizierst und analysierst du Probleme in einem analytischen Rahmen.

• Entwicklung und Implementierung fortschrittlicher Datenmodelle und -algorithmen für kundenspezifische Lösungen; Identifikation und Analyse von Problemen in einem analytischen Rahmen.
• Arbeit an hochrelevanten Projekten und großen Datensätzen; enge Zusammenarbeit mit hochrangigen Stakeholdern zur Definition von Projektumfang und -zielen.
• Konzeption, Entwicklung und Führung der Architektur und des Managements komplexer Datenpipelines und Dashboards.
• Mitwirkung an einer Vielzahl von datenbezogenen Komponenten wie Datenplattformen, Dashboards und Produkten rund um Data und Machine Learning.
• Experte über verschiedene Technologie-Stacks hinweg (z. B. Azure, AWS, GCP, Databricks, ELK, Spark).
• Strategische Entscheidungen bezüglich Technologiestacks und Methodiken treffen.
• Mentor für Junior- und Mid-Level Data Scientists.
• Innovation und technische Entwicklung vorantreiben sowie Datenwissenschaftsprozesse und -methoden im gesamten Team verbessern.

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.).
• Branchenführende 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 oder Nutzung von Wellpass.
• Flexible Arbeitsumgebung zwischen Kunden, Reply-Büro und Remote-Arbeit.

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.

Qualifikationen

• Studium mit einem quantitativen oder wirtschaftlichen Hintergrund, z. B. Informatik, Wirtschaftsinformatik, Wirtschaftsmathematik oder Betriebswirtschaftslehre.
• Tiefes Verständnis fortgeschrittener maschineller Lerntechniken und deren Anwendungen in der Produktion (NLP, Recommender‑Systeme, Time‑Series‑Analysis und Computer Vision).
• Umfassende Erfahrung in Datenwissenschaft & Datenmanagement oder der Entwicklung von Produktionssystemen; gute Kenntnisse in Python, R, Rust, PySpark oder SQL.
• Fundierte Erfahrungen mit Cloud-Plattformen wie AWS, Google Cloud oder Microsoft Azure.
• Starke Datenvisualisierungs‑ und Storytelling‑Fähigkeiten.
• Kenntnisse in Datagovernance und Compliance.
• Gute Kommunikationsfähigkeiten in Deutsch und Englisch.
• Hervorragende Führungskompetenzen; klare und überzeugende Präsentation technischer Konzepte; strategisches Denken, Problemlösungsfähigkeiten und Fähigkeit, mehrere Prioritäten gleichzeitig zu managen.

Manager AI & Data Analytics / Data Science (m/w/d) in München

Data Scientist im Bereich Künstliche Intelligenz (m/w/d)

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