Unser Kunde sucht einen motivierten und engagierten Senior Data Scientist/Engineer, der nicht nur Modelle entwickelt, sondern auch aktiv an der Gestaltung von datengetriebenen Lösungen mitwirkt. In dieser Rolle bist du die Schnittstelle zwischen Daten, Technologie und Business und spielst eine entscheidende Rolle bei der Lösung komplexer Geschäftsprobleme durch den Einsatz von Machine-Learning- und statistischen Modellen. Du wirst explorative Datenanalysen durchführen, Feature Engineering betreiben und Hypothesen validieren, einschließlich A/B-Tests. Deine Verantwortung umfasst den gesamten Lebenszyklus von Machine Learning: von der Datenaufbereitung über das Modelltraining bis hin zu Deployment und Monitoring (MLOps). Du arbeitest eng mit Data Engineers, Product Managern und Business-Stakeholdern zusammen, um datengetriebene Entscheidungen und Produkte zu ermöglichen. Das Team legt großen Wert auf Wissensaustausch und Innovation, und du wirst auch die Möglichkeit haben, Mentoring-Aufgaben für weniger erfahrene Teammitglieder zu übernehmen. Das Arbeitsumfeld ist geprägt von modernen Technologien und spannenden Projekten, die dir die Chance bieten, deine Fähigkeiten weiterzuentwickeln und einen echten Mehrwert aus Daten zu schaffen.

Der ideale Kandidat verfügt über ein abgeschlossenes Studium in Informatik, Statistik, Mathematik, Data Science oder einer vergleichbaren Qualifikation. Du solltest mindestens 5 Jahre Berufserfahrung im Data-Science- oder Engineering-Umfeld mitbringen. Hohe Kenntnisse in Python und SQL sind unerlässlich, ebenso wie Erfahrung in der Datenvisualisierung mit Tools wie matplotlib, seaborn oder Plotly. Du solltest in der Lage sein, komplexe Ergebnisse klar und verständlich an Fachbereiche zu kommunizieren. Fundierte Kenntnisse in Statistik, Machine Learning, Deep Learning und Experimentdesign sind ebenfalls erforderlich. Erfahrung mit Big-Data-Frameworks wie Spark oder Kafka sowie Cloud-Umgebungen wie AWS, GCP oder Azure sind von Vorteil. Du solltest auch über solides Wissen im Software Engineering, einschließlich CI/CD, Docker, Kubernetes und Git, verfügen. Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse sind notwendig, um effektiv im Team und mit Kunden zu kommunizieren. Bonuspunkte gibt es für Erfahrungen mit Recommender Systems, Graph-Datenbanken, Data Lakes oder Data Warehouses.