Data Scientist

Standort: München (2 Tage pro Woche vor Ort)

Gehalt: je nach Qualifikation bis zu € (Bonus inkludiert)

Vertragsform: unbefristete Festanstellung

Für unseren Kunden in München suchen wir einen erfahrenen
Data Scientist (m/w/d)
, welcher das Team bei der Entwicklung und Umsetzung datengetriebener Lösungen unterstützt. Als Data Scientist bei unserem Kunden wirst du eine Schlüsselrolle bei der Analyse und Interpretation von Daten spielen, um wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen und die Geschäftsstrategie voranzutreiben. Geboten wird dir ein dynamisches Arbeitsumfeld, in dem du deine analytischen Fähigkeiten voll ausschöpfen kannst. Du wirst Teil eines engagierten Teams sein, das gemeinsam daran arbeitet, datengetriebene Lösungen zu entwickeln und seinen Kunden ein optimales Erlebnis zu bieten.

Deine
Aufgaben
:

• Du
  konzipierst, entwickelst und betreibst fortgeschrittene Modelle im Bereich maschinelles Lernen (z. B. für Klassifikation, Regression oder Clustering)
  , um datenbasierte Entscheidungen zu ermöglichen.
• Du nutzt
  statistische Methoden
  sowie
  Feature Engineering
  , um aus vielfältigen
  Datenquellen (strukturiert und unstrukturiert)
  verwertbare Einsichten zu generieren.
• Qualitätssicherung hat bei Dir Priorität: Du sorgst für
  stabile und nachvollziehbare Modelle durch automatisiertes Testen, Versionierung und Monitoring
  .
• Du bringst
  datengetriebene Strategien
  aktiv in die Umsetzung und
  entwickelst ML-/AI-Lösungen auf Plattformen wie AWS und Snowflake
  .
• In interdisziplinären Teams arbeitest Du eng mit Kolleg:innen aus
  Data Engineering, Data Science und Daten Modellierung
  zusammen.
• Du begleitest Kolleg:innen aus
  Business Intelligence
  und
  Data Science
  bei
  Self-Service BI, Predictive-Analytics-Initiativen
  und
  Machine-Learning-Vorhaben
  .

Requirements:

• Du hast
  fundierte praktische Erfahrung
  mit der
  Entwicklung, Validierung und Optimierung von ML-Modellen (z. B. Decision Trees, Logistic regression, Random Forests, Gradient Boosting, Clustering oder Neural Networks)
  .
• Du
  entwickelst vollständige Data-Science-Prozesse
  –
  von der Problemstellung über die Hypothesenbildung bis hin zur produktiven Implementierung – unter Einsatz moderner Tools wie MLflow, Docker, FastAPI und CI/CD.
• Du bist
  routiniert im Umgang mit Python
  und dessen gängigen Bibliotheken (wie
  pandas, NumPy, scikit-learn, XGBoost
  ) sowie mit
  SQL für Cloud-basierte Datenbanken
  (z. B.
  Snowflake
  ).
  Grundkenntnisse in Frameworks wie TensorFlow oder PyTorch
  bringst Du ebenfalls mit.
• Du verfügst über
  Erfahrung im Bereich MLOps
  , insbesondere in der
  Überwachung und Bewertung von Modellen im produktiven Einsatz (z. B. Erkennung von Modell-Drift, Performance-Analysen, Alerting)
  .
• Du arbeitest gerne agil, bringst Dich aktiv ins Team ein und kommunizierst klar und zielgerichtet – auch über Fachgrenzen hinweg.
• Sehr gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift sind für Dich selbstverständlich; Deutsch auf Geschäftsniveau ist von Vorteil.
• Du bist bereit, regelmäßig im Büro präsent zu sein (bis zu zwei Tage pro Woche).

Benefits:

• 13 Gehälter
• 30 Tage Urlaub
• Flexible Arbeitszeiten & mobile work (50% pro Woche vor Ort)
• Berufsunfähigkeitsversicherung und betriebliche Altersvorsorge
• Kinderbetreuungszuschuss
• Bezuschusste Kantine
• 50 EUR/ netto monatlich über Spendit
• Zugang zur hauseigenen Kantine
• Health-Programm mit wöchentlichem Yoga- und Massageangebot
• U.v.m.

Das Unternehmen:

Unser Kunde ist ein führender Anbieter in Europa im Bereich Omnichannel/E-commerce.

Mit circa 1200 Mitarbeitern begeistert unser Kunde mehr als 1,7 Millionen aktive Kund:innen und erwirtschaftete im letzten Geschäftsjahr einen Umsatz von circa 800 Millionen Euro.

Wenn du eine Leidenschaft für
Data Science und Data Modeling
hast und gerne in einem innovativen Unternehmen arbeiten möchtest, dann freuen wir uns auf deine Bewerbung.

Werde auch DU ein Teil des Teams

Bist du interessiert an dieser Position? Dann bewirb dich gerne einfach mit dem angehängten Online-Link inkl.
Lebenslauf, sowie deiner Gehaltsvorstellung und frühestmöglichem Eintrittsdatum
z.Hd. Markus Grossmann.

Weitere Informationen erhältst du auch telefonisch unter der Rufnummer

oder per Email an

-

Diese Position passt nicht? Kein Problem.

Wir haben noch weitere spannende Positionen im Bereich
BI, ML, PM's & PO's, Data Science, Data Analytics, Data Engineering & Data Architecture
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