remotefruitRemote EMEA
Data Scientist
Ein Umzug an den Bürostandort Berlin ist möglich.
- Arbeitszeit
- Nicht angegeben
- Erfahrung
- Gefordert sind mindestens 3 Jahre relevante Erfahrung mit Data-Science-Produkten von der ersten Forschung bis zum Produktiveinsatz. Erfahrung im Ad-Tech-Bereich ist zwingend.
- Vergütung
- Gehalt nicht angegeben
Die Rolle in Kürze
Die Rolle arbeitet im weltweit verteilten Data-Science-Team an Modellen, die Terabytes an Daten verarbeiten und Milliarden von Werbeanfragen und Nutzern weltweit in Echtzeit bedienen. Gemeinsam mit dem Machine-Learning-Engineering-Team entwickelt und implementiert sie skalierbare Lernverfahren, um das Produkt und messbare Geschäftsergebnisse zu verbessern.
Deine Aufgaben
- Bestehende Modelle werden kontinuierlich durch neue Merkmale, angepasste Parameter und zusätzliche Daten verbessert.
- Gemeinsam mit dem Machine-Learning-Engineering-Team werden skalierbare überwachte und unüberwachte Lernalgorithmen entwickelt und produktiv eingesetzt.
- Neue Datenquellen werden identifiziert und untersucht; zugleich werden innovative Nutzungsmöglichkeiten für neue und bestehende Daten erforscht.
- Neue Machine-Learning-Lösungen werden untersucht, um jeden Schritt der Wertschöpfungskette zu optimieren.
- A/B-Tests werden regelmäßig durchgeführt und ausgewertet, um Erkenntnisse zu gewinnen und Strategien weiterzuentwickeln.
Das solltest du mitbringen
Erforderlich
- Für die Zusammenarbeit mit Analysten, Engineers und Data Scientists sind ausgeprägte Kommunikationsfähigkeiten erforderlich.
- Erforderlich sind mindestens 3 Jahre relevante Erfahrung in der Entwicklung von Data-Science-Produkten von der ersten Forschung bis zum Produktiveinsatz.
- Erforderlich sind starke Programmierfähigkeiten mit Fokus auf sauberen, reproduzierbaren und gut getesteten Code.
- Erforderlich ist ein sicherer Umgang mit Python, Spark, Hadoop, Airflow, Docker und SQL.
- Erforderlich ist praktische Erfahrung mit Algorithmen für dünn besetzte und große Datensätze, einschließlich Anwendungen für Vorhersagen, Clustering und Ausreißererkennung.
- Erforderlich ist ein gutes Verständnis von Dashboards und SQL zur Entwicklung und Verbesserung von Monitoring-Werkzeugen.
- Vorherige Erfahrung im Ad-Tech-Bereich ist zwingend erforderlich.
Von Vorteil
- Vertrautheit mit Gradient Boosting Trees wie CatBoost und LightGBM in Produktionsumgebungen ist von Vorteil.
- Erfahrung mit der Entwicklung neuronaler Netzwerkprodukte für Aufgaben wie Klassifikation, Regression und Multi-Task Learning ist besonders erwünscht.
- Kenntnisse in Reinforcement Learning und großskaligen Optimierungsproblemen sind von besonderem Vorteil.
Weitere Angaben
- Erwartet wird eine lösungsorientierte Haltung, die passende Lösungen sucht, statt Probleme vorgegebenen Lösungen anzupassen.
- Erwartet wird eine Ausrichtung auf Produktverbesserungen, Kundenperformance und greifbare Geschäftsergebnisse durch Machine Learning.
- Erwartet wird Offenheit für Experimente, um Innovationen und kontinuierliche Verbesserungen voranzutreiben.
So ist Remote hier geregelt
- Die Stelle ist für Remote-Arbeit in Europa vorgesehen und bietet vollständig ortsunabhängige Arbeit mit flexibler Homeoffice-Regelung.
- Ein Umzug an den Bürostandort Berlin ist möglich.
Das wird angeboten
- Für die Einrichtung des Homeoffice steht ein Budget von 500 Dollar zur Verfügung.
- Für Lernen und Weiterbildung steht jährlich ein Budget von 1000 Dollar zur Verfügung.
- Die Position bietet direkte Zusammenarbeit mit den Gründern sowie Möglichkeiten zur Mitgestaltung, beruflichen Entwicklung und Weiterbildung.
- Die Zusammenarbeit erfolgt in einem multinationalen Team mit erfahrenen Branchenfachleuten und Unternehmern.
Veröffentlicht: 15.07.2026 · Quelle geprüft: 17.10.2026.
Die Angaben sind für RemoteFruit einheitlich aufbereitet. Maßgeblich bleibt die Originalanzeige. RemoteFruit steht in keiner Partnerschaft mit dem ausschreibenden Unternehmen.