Data Scientist (m / f / d)

Nur für registrierte Mitglieder
München
Remote
EUR 70.000 - 95.000
Jobbeschreibung

Standort :

Deutschland (Remote) oder München (Büro)

Gehalt :

Bis zu 95.000 € jährlich (je nach Qualifikation)

Einstiegslevel :

Mid-Senior Level

Anstellungsart :

Vollzeitfestvertrag

Wochenarbeitszeit :

37,5 Stunden

Unser Kunde sucht zum nächstmöglichen Zeitpunkt einen Data Scientist (m / f / d). Unterstützen Sie das Team als Data Scientist (m / f / d) und gestalten Sie die Zukunft des Unternehmens im Bereich Retail / Ecommerce mit!

Das Unternehmen legt Wert auf Innovation, Wachstum und Freiheit. Es strebt danach, das beste Einkaufserlebnis durch datengetriebene Entscheidungen zu bieten. Wenn Sie in einem dynamischen Umfeld mit Data Science, AI, LLMs, Statistik und Machine Learning sofort Einfluss nehmen möchten, ist dieser Job ideal für Sie. Das Team fördert Eigenverantwortung und Verantwortungsbewusstsein.

Ihre Aufgaben :

  • Analyse großer, komplexer Datensätze zur Identifikation von Trends und Mustern
  • Entwicklung und Implementierung von Predictive Models und Machine Learning Algorithmen
  • Durchführung statistischer Analysen zur Unterstützung von Geschäftsentscheidungen
  • Erstellung von Datenvisualisierungen, Dashboards und Berichten zur Überwachung von KPIs
  • Präsentation der Erkenntnisse für nicht-technische Stakeholder
  • Zusammenarbeit mit Business Stakeholdern, um deren Datenbedürfnisse zu verstehen und datengestützte Entscheidungen zu fördern
  • Unterstützung von Datenanalysten und -ingenieuren bei Projekten
  • Projektmanagement von Data-Science-Projekten, Definition von Zielen und Sicherstellung der termingerechten Lieferung
  • Beratung verschiedener Abteilungen bei datenbezogenen Fragen und Interpretation der Daten
  • Förderung der Data Literacy durch Schulungen, Workshops und Ressourcen
  • Bleiben Sie auf dem Laufenden über Data Science, Machine Learning und AI, und experimentieren Sie mit neuen Tools und Methoden
  • Entwicklung und Implementierung cloudbasierter Datenlösungen mit Google Cloud Platform (GCP), inklusive Optimierung, Sicherheit und Compliance

Ihre Leidenschaft ist es, Daten in umsetzbare Erkenntnisse umzuwandeln, um das Unternehmenswachstum zu fördern. Sie träumen davon, fortschrittliche Analysen zu nutzen, um das Kundenerlebnis zu verbessern, und helfen unserem Kunden, die Kundenbindung neu zu definieren.

Ihr Profil :

  • Master-Abschluss in Data Science, Ökonometrie, Statistik, Mathematik, Informatik, Wirtschaftsinformatik oder einem verwandten Bereich
  • 3-5 Jahre Berufserfahrung als Data Scientist
  • Verhandlungssicheres Englisch, Deutschkenntnisse sind ein Plus
  • Starke Erfahrung mit Python und SQL
  • Praktische Erfahrung mit künstlicher Intelligenz und Large Language Models (LLMs)
  • Fundierte Kenntnisse in Machine Learning
  • Erfahrung mit GCP / Google BigQuery
  • Fähigkeit, statistische Konzepte verständlich für nicht-technische Stakeholder zu erklären
  • Proaktive, zielorientierte Arbeitsweise und analytische Fähigkeiten
  • Teamfähigkeit und Kommunikationsstärke in internationalen Teams

Benefits :

  • 30 Tage Urlaub und betriebliche Altersvorsorge
  • Work-Life-Balance (37,5 Stunden pro Woche)
  • Mitarbeiterrabatte und Kooperationen mit Fitnessanbietern
  • Weiterbildungsmöglichkeiten und berufliche Entwicklung
  • Offene Unternehmenskultur, Teamarbeit und Zusammenarbeit
  • Flexibles Arbeiten von unterwegs

Das Unternehmen :

Unser Kunde strebt an, Europas führender Technologieführer in seiner Branche zu werden. Mehrere Hundert Datenexperten, Entwickler, UX-Designer und Systemarchitekten arbeiten mit modernster Technologie in agilen Teams, um innovative Lösungen für über 6 Millionen Kunden in 13 Ländern zu entwickeln.

Werden Sie Teil des Teams!

Bitte bewerben Sie sich über den Online-Link mit Lebenslauf, Gehaltsvorstellung und frühestmöglichem Eintrittsdatum. Für weitere Informationen rufen Sie uns gern unter 01739504928 an.

Diese Position passt nicht?

Kein Problem! Wir haben weitere spannende Positionen im Bereich Data Science, ML, Data Analytics, Data Engineering, Data Architecture, Cloud, Data Intelligence & BI.