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(Senior) Data Scientist (m/w/d)

Stellenbeschreibung:

Wen wir suchen

  • Du verantwortest Data-Science- und Applied-Machine-Learning-Workstreams von Problem Discovery und Experimentation bis zur produktiven Implementierung und messbarem Business Impact.
  • Du arbeitest direkt mit Kunden-Stakeholdern und Fachexperten zusammen, um unklare Geschäftsherausforderungen zu strukturieren, Erfolgskriterien zu definieren und den einfachsten wirksamen analytischen Ansatz zu identifizieren.
  • Du entwickelst, validierst und deployst Predictive-, Optimization-, Classification- und Advanced-Analytics-Lösungen mit robusten statistischen und Machine-Learning-Methoden.
  • Du entwickelst Evaluationsframeworks, die Modellperformance mit operativer Nutzbarkeit, Risiko, Kosten und Geschäftsergebnissen verknüpfen.
  • Du arbeitest mit Data Engineers, AI Engineers, Software-Teams und Nutzern zusammen, um Modelle in reale Workflows zu integrieren und auf Basis von Production Feedback weiterzuentwickeln.
  • Du kommunizierst Annahmen, Limitationen, Trade-offs und Empfehlungen klar an technische und nicht-technische Stakeholder.
  • Du überführst Projekt-Learnings in wiederverwendbare analytische Assets, Methoden und Delivery-Standards und unterstützt weniger erfahrene Kollegen in ihrer Entwicklung.

Was Du mitbringst

  • Du verfügst über einen Bachelor- oder Masterabschluss in einem quantitativen Bereich wie Data Science, Informatik, Mathematik oder Ingenieurwissenschaften.
  • Du hast 2–6 Jahre Erfahrung in Data Science, Machine Learning oder Advanced Analytics, idealerweise mit Bezug zu Generative AI.
  • Du verfügst über sehr gute Programmierkenntnisse in Python und kennst ML- und LLM-Frameworks wie Scikit-learn, LangChain oder Hugging Face.
  • Du hast ein solides Verständnis von Machine-Learning-Methoden und Generative-AI-Anwendungsfällen.
  • Du kannst in einem kundenorientierten Umfeld arbeiten und komplexe Themen verständlich vermitteln.
  • Du sprichst fließend Englisch; zusätzliche standortabhängige Sprachkenntnisse sind von Vorteil.

Was Dich erwartet

  • Dein Impact ist entscheidend: Du gestaltest in einem hochmotivierten & smarten Team in unmittelbarer Zusammenarbeit mit den Gründern & Partnern aktiv die digitale Zukunft und sorgst durch die erfolgreiche Verknüpfung von Strategie und Implementierung für echten Mehrwert.
  • Dein Einsatz zahlt sich aus! Du profitierst von attraktiven Gehaltspaketen, Beteiligungen am Vertriebserfolg und exklusiven Investmentmöglichkeiten. Zusätzlich fördern wir unsere Top-Talente durch das 'Digital Leaders of Tomorrow' Programm und bieten dir somit weitere spannende Vorteile.
  • Dein Learning – unser Anliegen: Du wirst ab Tag eins durch vielfältige Entwicklungsangebote auf deiner Journey unterstützt, übernimmst schnell Verantwortung und hast die Möglichkeit mit uns deine individuelle Karriere zu gestalten – mit uns wirst du zum Digital Leader!
  • Dein Arbeitsumfeld: Du tauchst ein in ein diverses und familienfreundliches Umfeld, mit ausgeprägtem Teamspirit und profitierst von einem flexiblen und hybriden Arbeitsmodell in einem unserer Büros in München, London, Amsterdam, Mailand und Berlin.
  • Dein Blick in die Zukunft: Du arbeitest am Puls der Zeit und sammelst wertvolle Einblicke und praktische Erfahrungen mit Fokus auf digitale Geschäftsmodelle und datengetriebene Wertschöpfung in acht zukunftsweisenden Branchen.
  • Deine Benefits on top: Freue dich auf regelmäßige Teamevents und gemeinsame Sportsessions, profitiere von einer attraktiven betrieblichen Altersvorsorge, einer exklusiven Fitness- und Wellness-Mitgliedschaft, sowie Mobilitäts- und Essenszuschüsse und vielseitigen weiteren Company Benefits.
#J-18808-Ljbffr
NOTE / HINWEIS:
EnglishEN: Please refer to Fuchsjobs for the source of your application
DeutschDE: Bitte erwähne Fuchsjobs, als Quelle Deiner Bewerbung

Stelleninformationen

  • Veröffentlichungsdatum:

    01 Okt 2026
  • Standort:

    München
  • Typ:

    Vollzeit
  • Arbeitsmodell:

    Vor Ort
  • Kategorie:

  • Erfahrung:

    2+ years
  • Arbeitsverhältnis:

    Angestellt

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