Data Scientist

Power Reply GmbH & Co. KG
Berlin, Germany
6 days ago

Role details

Contract type
Permanent contract
Employment type
Full-time (> 32 hours)
Experience level
Experienced
Experience required
3 years minimum
Working hours
Shift work
Languages
English, German
Job source

Tech stack

Artificial Intelligence Amazon Web Services Amazon S3 Data Analysis Big Data Cloud Computing Python (Programming Language) Machine Learning Natural Language Processing Large Language Models Apache Spark Cloudformation
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Information Technology

Job description

Als Data Scientist (m/w/d) entwickelst du datengetriebene Lösungen fĂŒr vielfĂ€ltige wirtschaftliche Fragestellungen und unterstĂŒtzt unsere Kund:innen dabei, aus komplexen Daten fundierte Entscheidungen abzuleiten. Dabei kombinierst du statistische Modellierung, Machine Learning und moderne AI-AnsĂ€tze, um innovative Lösungen von der Datenanalyse bis zur produktiven Umsetzung zu entwickeln.

  • Entwicklung und Umsetzung von Data-Science-Lösungen fĂŒr unterschiedliche Business-Fragestellungen, z. B. Sales Prediction, Media-Mix-Optimierung, Wirkungsanalysen, Geoanalysen oder NLP-basierte Anwendungen zur Sentiment-Analyse
  • Analyse und Aufbereitung komplexer DatenbestĂ€nde aus strukturierten, unstrukturierten und geografischen Datenquellen zur Identifikation relevanter Kunden- und Business-Insights
  • Entwicklung, Optimierung und Implementierung statistischer Modelle, Machine-Learning-Verfahren und AI-basierter Lösungen fĂŒr unterschiedliche AnwendungsfĂ€lle
  • Erstellung von Reports, Dashboards und datenbasierten Entscheidungsgrundlagen sowie verstĂ€ndliche Aufbereitung zentraler Erkenntnisse fĂŒr technische und fachliche Stakeholder
  • PrĂ€sentation von Ergebnissen und Handlungsempfehlungen gegenĂŒber internen Teams sowie Kund:innen
  • Entwicklung und Pflege robuster, produktionsnaher Data-Analytics-Lösungen und Python-basierter Anwendungen fĂŒr den nachhaltigen Einsatz in Kundenprojekten
  • Evaluation und Einsatz moderner Technologien im Bereich AI, Machine Learning und Large Language Models (LLMs) zur Weiterentwicklung datengetriebener Lösungen

Requirements

  • Du hast ein erfolgreich abgeschlossenes Studium in der Informatik, Statistik oder Ähnlichem
  • Mindestens drei Jahre praktische Erfahrung in der Entwicklung und Umsetzung von Data-Science- und Machine-Learning-Lösungen sowie Erfahrung in der Bearbeitung komplexer datengetriebener Fragestellungen im Unternehmenskontext
  • Sehr gute Kenntnisse in Python und Erfahrung in der Entwicklung robuster, wartbarer Analytics- und Machine-Learning-Lösungen
  • Fundierte Kenntnisse in statistischer Modellierung, Machine Learning, Big-Data-Analytik und idealerweise Geoanalytik
  • Erfahrung im Umgang mit strukturierten, unstrukturierten und geografischen Daten sowie in der Ableitung von Business Insights aus komplexen Datenquellen
  • Idealerweise Erfahrung mit Large Language Models (LLMs), NLP, Apache Spark und Cloud-Technologien wie AWS (z. B. SageMaker, S3, Glue, CloudFormation)
  • Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse sowie Bereitschaft zu gelegentlichen Reisen im Rahmen von Kundenprojekten

Benefits & conditions

  • Ein attraktives Gehalt und ein wettbewerbsfĂ€higes Gesamtpaket mit 30 Tagen Urlaub
  • Du möchtest deine Deutschkenntnisse verbessern? Wir unterstĂŒtzen dich finanziell!
  • Der Reply Booster Club organisiert internationale Veranstaltungen, Möglichkeiten zum Wissensaustausch und soziale AktivitĂ€ten in allen Reply-Niederlassungen. Dazu gehören Filmabende, Wellness-AktivitĂ€ten, Weinverkostungen, inspirierende Redner, Diskussionsrunden in der Gemeinschaft und vieles mehr
  • Modernes Arbeiten im High-End Office: Ein innovatives und internationales Team mit einer flachen Hierarchie wartet auf dich - wir wollen, dass du mit uns zusammen wĂ€chst!
  • FLEXIBLE ARBEITSZEITEN
  • JOB RAD
  • JOB TICKET
  • FIRMEN EVENTS

About the company

TD Reply ist spezialisiert auf die Beratung rund um datengetriebene Innovationsdienstleistungen und Marketing. TD Reply verfolgt einen datenbasierten und umsetzungsorientierten Ansatz, um organisatorische VerĂ€nderungen voranzutreiben. An den Standorten Berlin, MĂŒnchen und Peking nutzen Entwickler, Analysten, Designer, Berater, Visualizer und Zukunftsforscher Daten, um Unternehmen kundenorientierter zu machen und die LĂŒcken zwischen Produktentwicklung, Kommunikation und Vertrieb zu schließen.

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