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

ZipRecruiter

Oldenburg

Remote

EUR 130.000 - 160.000

Vollzeit

Vor 6 Tagen
Sei unter den ersten Bewerbenden

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Zusammenfassung

Ein führendes Unternehmen innerhalb der Data Science sucht einen erfahrenen Data Scientist. Du wirst die Möglichkeit haben, remote zu arbeiten, das Team zu leiten und dein Gehalt leistungsbasiert zu steuern. Bring deine 8 Jahre Erfahrung mit und entwickle innovative Lösungen in einem unterstützenden Umfeld.

Leistungen

Leistungsbasiertes Gehalt
Mitarbeiterbeteiligungsprogramm
Flexibles Arbeiten

Qualifikationen

  • 8 Jahre Erfahrung in Data Science mit schwerpunkt auf praktischer Umsetzung.
  • Tiefe Kenntnisse in Python und wichtigen Bibliotheken.
  • Fähigkeit zur Durchführung explorativer Datenanalysen und Kommunikation von Insights.

Aufgaben

  • Leitung von Projekten und Verantwortung für Kunden.
  • Entwicklung von ML-Modellen und Datenarchitekturen.
  • Durchführung statistischer Tests und Vergleich von Modellen.

Kenntnisse

Data Science
Machine Learning
Python
Explorative Datenanalysen
Deep Learning
MLOps
Cloud-Plattformen
Feature Pipelines
Datenarchitekturen
Statistische Tests
Kommunikation

Tools

TensorFlow
Tableau
Power BI
Airflow
dbt

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!

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