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# Junior Data Scientist - Scheduling

- **Company:** Nesto Software GmbH
- **Location:** Karlsruhe, Germany
- **Experience:** Starter
- **Contract:** Permanent contract
- **Skills:** Artificial Intelligence, Data Analysis, Cloud Computing, Computer Programming, Recommender Systems, Docker
- **Published:** May 23, 2026
- **Apply:** https://de.indeed.com/viewjob?jk=2934aef54dab5010

## About the Role

* 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.



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