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Data Scientist (m/w/d)

Vor 30+ Tagen
Berlin
Vollzeit
Geschätztes Gehalt

Das könntest du laut kununu User:innen als Data Scientist bei Reply Group verdienen

Ø 64.000 €
Bruttodurchschnittsgehalt Vollzeit
54.300 €81.100 €

Der Stellenanzeigentext wurde mithilfe von kununu intelligence (ki) analysiert und strukturiert.

Deine Aufgaben

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

  • Entwicklung und Umsetzung von Data-Science-Lösungen für unterschiedliche Business-Fragestellungen, z. B. Sales Prediction, Media-Mix-Optimierung, Wirkungsanalysen, Geoanalysen oder NLP-basierte Anwendungen zur Sentiment-Analyse
  • Analyse und Aufbereitung komplexer Datenbestände 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 für unterschiedliche Anwendungsfälle
  • Erstellung von Reports, Dashboards und datenbasierten Entscheidungsgrundlagen sowie verständliche Aufbereitung zentraler Erkenntnisse für technische und fachliche Stakeholder
  • Präsentation von Ergebnissen und Handlungsempfehlungen gegenüber internen Teams sowie Kund:innen
  • Entwicklung und Pflege robuster, produktionsnaher Data-Analytics-Lösungen und Python-basierter Anwendungen für den nachhaltigen Einsatz in Kundenprojekten
  • Evaluation und Einsatz moderner Technologien im Bereich AI, Machine Learning und Large Language Models (LLMs) zur Weiterentwicklung datengetriebener Lösungen

Dein Profil

  • 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

Vergütung & Benefits

  • Hybrides Arbeiten: Ein individueller Mix aus Zeit im Office/Home Office sowie die Möglichkeit bis zu 20 Tage remote innerhalb der EU zu arbeiten
  • Tolle Benefits wie z.B. JobRad, Corporate Discounts
  • Ein attraktives Gehalt und ein wettbewerbsfähiges Gesamtpaket mit 30 Tagen Urlaub
  • Du möchtest deine Deutschkenntnisse verbessern? Wir unterstützen dich finanziell!
  • Der Reply Booster Club organisiert internationale Veranstaltungen, Möglichkeiten zum Wissensaustausch und soziale Aktivitäten in allen Reply-Niederlassungen. Dazu gehören Filmabende, Wellness-Aktivitäten, 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 wächst!

Über den Arbeitgeber

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

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