Junior Data Scientist - Scheduling

• Du hast ein abgeschlossenes Studium in Data Science, Informatik, Mathematik, Statistik, Physik oder einem vergleichbaren quantitativen Fach.
• Du arbeitest leidenschaftlich mit Python. Objektorientierte Programmierung ist für dich selbstverständlich und du bist vertraut mit Libraries wie pandas, NumPy und scikit-learn. Du weißt, wie man Daten effizient verarbeitet, Modelle baut und sauberen, wartbaren Code schreibt.
• Du bringst ein Grundverständnis mathematischer Optimierung mit: Du weißt, was eine Zielfunktion ist, kennst den Unterschied zwischen harten und weichen Constraints und hast idealerweise erste Erfahrung mit Linear Programming oder Constraint Programming.
• Du verfügst über ein konzeptionelles Verständnis von Recommendation Systems. Ansätze wie Collaborative Filtering, Content-based Filtering oder hybride Methoden sind dir bekannt und du verstehst, wie aus historischem Verhalten Empfehlungen abgeleitet werden.
• Idealerweise interessierst du dich für lernende Systemdesigns: Du begeisterst dich für die Idee, dass ein System durch menschliches Feedback iterativ besser wird. Konzepte wie Human-in-the-Loop Learning, Feedback-Loops oder Learning from Demonstrations sind dir zumindest konzeptionell vertraut.
• Du hast ein grundlegendes Verständnis von Planungs- und Scheduling-Problemen (z. B. Job-Shop, Ressourcenzuteilung oder Schichtplanung) und weißt, wie man diese formal modelliert.
• Du kannst zeitabhängige Daten analysieren, einfache Forecasting-Modelle anwenden und deren Relevanz für operative Planung einschätzen.
• Darüber hinaus kennst du grundlegende Heuristiken und Metaheuristiken wie Greedy-Algorithmen, lokale Suche oder genetische Algorithmen und verstehst, wann diese exakten Solvern vorzuziehen sind.
• Kenntnisse in Reinforcement Learning, Imitation Learning oder Explainable AI (z. B. SHAP, LIME) sind ebenso willkommen wie Erfahrungen im Aufbau von Feedback-Loops. Ergänzend bringst du ein Grundverständnis von Docker und Cloud-Technologien mit; Domänenwissen aus Logistik, Personalplanung oder Operations Research ist ein Plus.
• Du sprichst sehr gutes Deutsch, verfügst über solide Englischkenntnisse und bist bereit, etwa einmal im Monat - in der Einarbeitung auch häufiger - nach Karlsruhe zu kommen.

• Du Teil unseres Geheimcodes werden willst: Unser hochmotiviertes Team eint die Leidenschaft für unser gemeinsames Tun und unsere Produkte. Mit einem großartigen Teamspirit, Kreativität und Begeisterung, verfolgen wir gemeinsam unsere Ziele. Leidenschaft ist unser Geheimcode.
• Du bereit bist Verantwortung zu übernehmen: Als motiviertes Team-Mitglied kannst du bei Nesto unsere Kultur und unsere Produkte entscheidend prägen und gemeinsam im Team Großartiges für unsere Kunden erreichen., Benefits Hybrides Arbeiten Kostenfreie Getränke (Kaffee, Wasser, uvm.) Vertrauensurlaub Flexible Arbeitszeit Tolles Team Unternehmenskultur, die begeistert Und vieles mehr… Bianca Gräder

Du liebst es, an cleveren Algorithmen zu tüfteln, sprichst fließend Python und findest Forecasts und Recommendation Systems einfach spannend? Dann bist du bei Nesto genau richtig! Wir entwickeln smarte Tools für komplexe Planungsprozesse und suchen eine Persönlichkeit mit Leidenschaft und Kreativität, die die Zukunft von Schichtplanung, Forecasting und KI-gestützten Optimierungen mitgestaltet.

Diese Aufgaben erwarten Dich bei uns:

• Du arbeitest an einem System, das automatisiert Dienstpläne für über 1.000 Restaurants erstellt und dabei die Bedürfnisse von einer sechsstelligen Zahl von Mitarbeitenden mit betrieblichen Anforderungen in Einklang bringt.
• Du entwickelst Empfehlungssysteme weiter, die bewerten, wie gut Mitarbeitende zu bestimmten Schichten passen, und sorgst so für fairere und effizientere Personalplanung.
• Du arbeitest in einem kleinen, spezialisierten Team, das mathematische Optimierung mit lernenden Systemen verbindet und unsere Planungsalgorithmen auf ein neues Niveau hebt.