Sehen Sie, wie nah Ihr Profil an dieser Anzeige ist.
Gehalt (Schätzung)
Vollzeit-Referenzwert: etwa 87.000 €/Jahr
Über diese Stelle
Aufgaben
Als Senior Data Scientist (m/w/d) leitest du die Entwicklung und Implementierung fortschrittlicher Datenmodelle und -algorithmen für unsere kundenspezifischen Lösungen. Dabei identifizierst und analysierst du Probleme in einem analytischen Rahmen
Du arbeitest an hochrelevanten Projekten und großen Datensätzen . Du arbeitest eng mit hochrangigen Stakeholdern zusammen, um den Projektumfang und -ziele zu definieren
Du konzipierst , entwickelst und führst die Architektur und das Management komplexer Datenpipelines und Dashboards
Mitarbeit an einer Vielzahl von datenbezogenen Komponenten wie Datenplattformen, Dashboards und Produkten rund um Data und Machine Learning
Experte über verschiedene Technologie-Stacks hinweg (z. B. Azure, AWS, GCP, DBX, ELK, Spark, Databricks usw.)
Du triffst strategische Entscheidungen bezüglich Technologiestacks und Methodiken
Mentor für Junior- und Mid-Level Data Scientists
Du treibst Innovation und technische Entwicklung voran und verbesserst Datenwissenschaftsprozesse und -methoden im gesamten Team
Benefits
Regelmäßige und systematische (externe und interne) Weiterbildungsmöglichkeiten in den Bereichen Data Engineering, Cloud-Architektur und Data Science
Zugang zu branchenübergreifenden Projekten (große und mittelständische Unternehmen aus den Bereichen Banken, Versicherungen, Automotive, Einzelhandel usw.)
Branchenführenden Kooperationen in den Bereichen Cloud, BI und AutoML
Arbeit in einer offenen, flachen Umgebung , innerhalb eines breiten Reply-Netzwerks zum Wissensaustausch
Preisgekrönte Büroräume in der Münchner Innenstadt mit Zugang zur Stammstrecke
Fahrkarte für öffentliche Verkehrsmittel mit Deutschlandticket
Zuschuss zu einer Fitnessstudio-Mitgliedschaft in einem Fitnessstudio der Wahl oder die Nutzung von Wellpass
Flexible Arbeitsumgebung zwischen Kunden, Reply-Büro und Remote-Arbeit
Über Machine Learning Reply
Machine Learning Reply bietet maßgeschneiderte End-to-End-Lösungen im Data-Science-Bereich an, die den gesamten Projektlebenszyklus abdecken – von der initialen Strategieberatung über die Datenarchitektur und Infrastrukturthemen bis hin zur Datenverarbeitung und Qualitätssicherung unter Verwendung von Machine-Learning-Algorithmen. Machine Learning Reply verfügt über umfassende Expertise im Bereich der Datenwissenschaft in allen Schlüsselindustrien der deutschen HDAX-Unternehmen. Machine Learning Reply befähigt seine Kunden, neue datenbasierte Geschäftsmodelle erfolgreich einzuführen sowie bereits bestehende Prozesse und Produkte zu optimieren – mit einem Schwerpunkt auf Open-Source- und Cloud-Technologien. Mit dem Machine Learning Incubator bietet das Unternehmen ein Programm zur Ausbildung der nächsten Generation von Entscheidungsträgern, Data Scientists und Entwicklern an.
Wir freuen uns auf deinen Studienabschluss mit einem quantitativen oder wirtschaftlichen Hintergrund , zum Beispiel in Informatik, Wirtschaftsinformatik, Wirtschaftsmathematik oder Betriebswirtschaftslehre
Du besitzt ein tiefes Verständnis fortgeschrittener maschineller Lerntechniken und deren Anwendungen in der Produktion wie NLP, Recommender-Systeme, Timer Series Analysis und Computer Vision
Mit deiner umfassenden Erfahrung in Datenwissenschaft & Datenmanagement oder der Entwicklung von Produktionssystemen verfügst du über gute Kenntnisse in Python, R, Rust, Pyspark oder SQL
Fundierte Erfahrungen mit Cloud-Plattformen wie AWS, Google Cloud oder Microsoft Azure
Starke Datenvisualisierungs- und Storytelling -Fähigkeiten
Du kennst dich mit Datagovernance und Compliance aus
Auf Deutsch und Englisch kommunizierst du gut und gerne
Du besitzt hervorragende Führungskompetenzen und kannst technische Konzepte klar und überzeugend präsentieren, bringst strategisches Denken und Problemlösungsfähigkeiten mit und kannst mehrere Prioritäten gleichzeitig managen
Find Jobs in Germany on Arbeitnow
Wir zeigen einen Auszug und einen Link je Anzeige, und den vollen Text, wenn die Quelle es erlaubt. Genannte Marken und Logos gehören ihren Inhabern.
