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

ZipRecruiter

Osnabrück

Remote

EUR 130.000 - 160.000

Vollzeit

Vor 28 Tagen

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Zusammenfassung

Une entreprise innovante à Osnabrück recherche un leader en Data Science pour développer des solutions de Machine Learning. Vous aurez la possibilité de travailler à distance, de définir vos horaires et d'être récompensé en fonction de vos résultats. Rejoignez une équipe dynamique qui valorise l'initiative et la performance.

Qualifikationen

  • Expérience de 8 ans en Data Science et Machine Learning requise.
  • Compétences avancées en Python et outils d'analyse de données.
  • Capacité à diriger des projets et travailler en équipe.

Aufgaben

  • Développement et mise en production de modèles de Machine Learning.
  • Exécution d'analyses exploratoires et communication des résultats.
  • Gestion de l'ensemble des aspects représentant les données.

Kenntnisse

Python
Machine Learning
Data Science
Datenarchitekturen
Feature Pipelines
Datenvisualisierung
Deep Learning
MLOps

Tools

pandas
NumPy
scikit-learn
TensorFlow
PyTorch
XGBoost
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!

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eine PDF-, DOC-, DOCX-, ODT- oder PAGES-Datei bis zu 5 MB per Drag & Drop ablegen.