Senior Data Scientist / ML Engineer mit Karriereambitionen - jetzt mit uns voll durchstarten!

ZipRecruiter; München; Remote; EUR 130.000 - 160.000; Vollzeit

Zusammenfassung

Ein führendes Unternehmen sucht nach einem talentierten Data Scientist, der bereit ist, Verantwortung zu übernehmen und seine Fähigkeiten in einem dynamischen Team einzubringen. Mit einem leistungsorientierten Vergütungssystem und der Möglichkeit, von zu Hause aus zu arbeiten, bieten wir eine erstklassige Arbeitsumgebung, in der Ihre Karriere wachsen kann. Wenn Sie über umfangreiche Erfahrung in Data Science, Machine Learning und den Einsatz modernster Technologien verfügen, freuen wir uns auf Ihre Bewerbung.

Qualifikationen

• Mindestens 8 Jahre Erfahrung in Data Science oder Machine Learning.
• Tiefgehende Erfahrung in Python und Nutzung relevanter Libraries.
• Erfahrung mit Cloud-Plattformen und MLOps.

Aufgaben

• Leitung von Projekten im Bereich Data Science.
• Durchführung von explorativen Datenanalysen und statistischen Tests.
• Entwicklung und Umsetzung von Datenarchitekturen und Feature Pipelines.

Kenntnisse

Data Science

Machine Learning

Python

Datenarchitekturen

Feature Pipelines

Deep Learning

MLOps

CI/CD

Cloud-Plattformen

Tools

TensorFlow

PyTorch

XGBoost

pandas

NumPy

scikit-learn

Airflow

dbt

Tableau

Power BI

Jobbeschreibung

Job Description

Du willst:

• arbeiten und verdienen wie ein Selbstständiger, aber risikofrei in Deutschland angestellt sein?
• Deine Arbeitszeiten selbst bestimmen?
• von zu Hause aus arbeiten (remote)?
• den nächsten Schritt in Deiner Karriere gehen: lernen wie man Teams leitet, wie Vertrieb funktioniert und wie man sein eigenes Kundenportfolio aufbaut?
• einen Arbeitgeber, der Dich leistungs- und ergebnisorientiert bezahlt (Zielgehalt: 130.000 € –160.000 € inkl. Bonus)?
• Dein Gehalt über Deine eigene Leistung selbst steuern können und von unserem ungedeckelten Bonussystem profitieren?
• die Möglichkeit haben "echt" unternehmerisch zu agieren und über unser Mitarbeiterbeteiligungsprogramm am langfristigen Erfolg unserer Firma zu partizipieren?
• in einem Team arbeiten, das Dich immer unterstützt und Dir dabei hilft Deine persönlichen Wachstumsziele zu erreichen?

Du:

• arbeitest seit mindestens 8 Jahren im Bereich Data Science, Machine Learning oder Applied AI – mit Fokus auf die praktische Umsetzung in echten Projekten?
• bist tief erfahren in Python (ggf. auch R oder SQL) und nutzt Libraries wie pandas, NumPy, scikit-learn, sowie Tools wie Airflow, dbt, Tableau oder Power BI zur Automatisierung und Visualisierung?
• entwickelst nicht nur Modelle, sondern denkst auch in Datenarchitekturen, Feature Pipelines, Data Quality und Produktionsreife?
• führst explorative Datenanalysen, statistische Tests, Modellvergleiche und Business-Insights souverän durch – und kannst sie verständlich kommunizieren?
• beherrschst klassische ML-Verfahren ebenso wie moderne Ansätze mit Deep Learning (z. B. mit TensorFlow, PyTorch, XGBoost oder transformerbasierten Modellen)?
• hast Erfahrung mit MLOps, CI/CD für ML, Cloud-Plattformen (z. B. AWS, GCP, Azure) – und bringst bei Bedarf deine Modelle selbst in Produktion?
• bist nicht kontaktscheu und kommunikationsfreudig?
• bist bereit als Projektleiter Verantwortung für Deine Kunden zu übernehmen?
• bist gesegnet mit einem Growth Mindset und willst im Leben immer weiterkommen?
• bist überzeugt davon, dass Dein Potenzial noch lange nicht ausgeschöpft ist?

Dann melde Dich bei uns!

Wir sind die Associated Engineers - eine Gruppe von erfahrenen und hungrigen Software Engineers, Data Scientists und DevOps-Spezialisten, die gemeinsam die Firma betreiben, in der wir immer arbeiten wollten - die es aber im Markt nicht gab!

Wir:

• unterstützen unsere Kunden in Software Engineering, DevOps oder Data Science Projekten
• sind auch konzeptionelle Berater und Architekten, aber viel mehr Umsetzer und echte Mehrwertschaffer
• bauen Startups und gründen sie aus
• sind ein geiles Team

Was uns verbindet: Leistungsorientierung und der unbedingte Wille zum Erfolg!

Wir freuen uns darauf, Dich kennenzulernen.

Let's rock!