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Machine Learning Reply logo

Senior Data Scientist (m/w/d)

Machine Learning Reply
Posted May 27, 2026, 8:01 PM UTC
🇩🇪Germany🏢Hybrid📁Data & Analytics
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Aufgaben

  • Als Senior Data Scientist (m/w/d) leitest du die Entwicklung und Implementierung fortschrittlicher Datenmodelle und -algorithmen für unsere kundenspezifischen Lösungen. Dabei identifizierst und analysierst du Probleme in einem analytischen Rahmen

  • Du arbeitest an hochrelevanten Projekten und großen Datensätzen. Du arbeitest eng mit hochrangigen Stakeholdern zusammen, um den Projektumfang und -ziele zu definieren

  • Du konzipierst, entwickelst und führst die Architektur und das Management komplexer Datenpipelines und Dashboards

  • Mitarbeit an einer Vielzahl von datenbezogenen Komponenten wie Datenplattformen, Dashboards und Produkten rund um Data und Machine Learning

  • Experte über verschiedene Technologie-Stacks hinweg (z. B. Azure, AWS, GCP, DBX, ELK, Spark, Databricks usw.)

  • Du triffst strategische Entscheidungen bezüglich Technologiestacks und Methodiken

  • Mentor für Junior- und Mid-Level Data Scientists

  • Du treibst Innovation und technische Entwicklung voran und verbesserst Datenwissenschaftsprozesse und -methoden im gesamten Team

Benefits

  • Regelmäßige und systematische (externe und interne) Weiterbildungsmöglichkeiten in den Bereichen Data Engineering, Cloud-Architektur und Data Science

  • Zugang zu branchenübergreifenden Projekten (große und mittelständische Unternehmen aus den Bereichen Banken, Versicherungen, Automotive, Einzelhandel usw.)

  • Branchenführenden Kooperationen in den Bereichen Cloud, BI und AutoML

  • Arbeit in einer offenen, flachen Umgebung, innerhalb eines breiten Reply-Netzwerks zum Wissensaustausch

  • Preisgekrönte Büroräume in der Münchner Innenstadt mit Zugang zur Stammstrecke

  • Fahrkarte für öffentliche Verkehrsmittel mit Deutschlandticket

  • Zuschuss zu einer Fitnessstudio-Mitgliedschaft in einem Fitnessstudio der Wahl oder die Nutzung von Wellpass

  • Flexible Arbeitsumgebung zwischen Kunden, Reply-Büro und Remote-Arbeit

Über Machine Learning Reply

Machine Learning Reply bietet maßgeschneiderte End-to-End-Lösungen im Data-Science-Bereich an, die den gesamten Projektlebenszyklus abdecken – von der initialen Strategieberatung über die Datenarchitektur und Infrastrukturthemen bis hin zur Datenverarbeitung und Qualitätssicherung unter Verwendung von Machine-Learning-Algorithmen. Machine Learning Reply verfügt über umfassende Expertise im Bereich der Datenwissenschaft in allen Schlüsselindustrien der deutschen HDAX-Unternehmen. Machine Learning Reply befähigt seine Kunden, neue datenbasierte Geschäftsmodelle erfolgreich einzuführen sowie bereits bestehende Prozesse und Produkte zu optimieren – mit einem Schwerpunkt auf Open-Source- und Cloud-Technologien. Mit dem Machine Learning Incubator bietet das Unternehmen ein Programm zur Ausbildung der nächsten Generation von Entscheidungsträgern, Data Scientists und Entwicklern an.

  • Wir freuen uns auf deinen Studienabschluss mit einem quantitativen oder wirtschaftlichen Hintergrund, zum Beispiel in Informatik, Wirtschaftsinformatik, Wirtschaftsmathematik oder Betriebswirtschaftslehre

  • Du besitzt ein tiefes Verständnis fortgeschrittener maschineller Lerntechniken und deren Anwendungen in der Produktion wie NLP, Recommender-Systeme, Timer Series Analysis und Computer Vision

  • Mit deiner umfassenden Erfahrung in Datenwissenschaft & Datenmanagement oder der Entwicklung von Produktionssystemen verfügst du über gute Kenntnisse in Python, R, Rust, Pyspark oder SQL

  • Fundierte Erfahrungen mit Cloud-Plattformen wie AWS, Google Cloud oder Microsoft Azure

  • Starke Datenvisualisierungs- und Storytelling-Fähigkeiten

  • Du kennst dich mit Datagovernance und Compliance aus

  • Auf Deutsch und Englisch kommunizierst du gut und gerne

  • Du besitzt hervorragende Führungskompetenzen und kannst technische Konzepte klar und überzeugend präsentieren, bringst strategisches Denken und Problemlösungsfähigkeiten mit und kannst mehrere Prioritäten gleichzeitig managen

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