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

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

Zusammenfassung

Une entreprise innovante en Allemagne recherche un Data Scientist avec au moins 8 ans d'expérience pour rejoindre une équipe dynamique. Vous aurez la possibilité de travailler à distance, de diriger des projets et d'interagir avec des clients tout en bénéficiant d'un environnement de travail stimulant et supportif. Salaire compris entre 130.000 € et 160.000 €, avec des opportunités de développement et de croissance.

Leistungen

Mitarbeiterbeteiligungsprogramm

Flexibles Arbeiten

Leistungsorientierte Bezahlung

Qualifikationen

• Min. 8 ans d'expérience en Data Science, Machine Learning.
• Compétences approfondies en Python et outils de ML.
• Expérience dans l'application de modèles et la production.

Aufgaben

• Diriger des projets avec responsabilité client.
• Mener des analyses de données et des tests statistiques.
• Construire des pipelines de données et assurer la qualité.

Kenntnisse

Python

Machine Learning

Data Science

Deep Learning

Datenarchitekturen

Feature Pipelines

Datenqualität

Explorative Datenanalysen

Statistische Tests

Business Insights

Tools

TensorFlow

PyTorch

XGBoost

AWS

GCP

Azure

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!