Senior Data Scientist

Arbeitszeit: Nicht angegeben
Erfahrung: Erforderlich sind mindestens 5 Jahre in der Entwicklung von Data-Science-Produkten von der Forschung bis zum Produktivbetrieb sowie Erfahrung in Ad-Tech, Gaming oder E-Commerce.
Vergütung: Gehalt nicht angegeben

Die Rolle in Kürze

Im weltweit verteilten Data-Science-Team entstehen Modelle, die Terabytes an Daten verarbeiten und weltweit Milliarden von Werbeanfragen und Nutzern in Echtzeit bedienen. Die Rolle verbessert diese Modelle, erforscht neue Ansätze und arbeitet mit dem Machine-Learning-Engineering-Team an skalierbaren Algorithmen.

Deine Aufgaben

Bestehende Modelle werden durch neue Merkmale, die Feinabstimmung von Parametern und zusätzliche Daten kontinuierlich verbessert.
Gemeinsam mit dem Machine-Learning-Engineering-Team werden skalierbare Algorithmen für überwachtes und unüberwachtes Lernen entwickelt und produktiv eingesetzt.
Neue Datenquellen werden identifiziert und untersucht; zugleich werden wirksame 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

Starke Kommunikationsfähigkeiten sind für die Zusammenarbeit mit Analysten, Ingenieuren und Data Scientists erforderlich.
Erforderlich sind mindestens 5 Jahre Erfahrung in der Entwicklung von Data-Science-Produkten von der ersten Forschung bis zur Bereitstellung im Produktivbetrieb.
Erforderlich sind ausgeprägte Programmierfähigkeiten mit Fokus auf sauberen, reproduzierbaren und gründlich getesteten Code.
Python, Spark, Hadoop, Airflow, Docker und SQL müssen sicher beherrscht werden.
Erforderlich ist praktische Erfahrung mit Algorithmen für dünn besetzte und große Datensätze, einschließlich Vorhersagen, Clustering und Ausreißererkennung.
Erforderlich ist ein gutes Verständnis von Dashboards und SQL zur Entwicklung und Verbesserung von Monitoring-Werkzeugen.
Vorherige Erfahrung in Ad-Tech, Gaming oder E-Commerce ist zwingend erforderlich.

Von Vorteil

Besonders wertvoll ist Erfahrung mit der Entwicklung von Produkten auf Basis neuronaler Netze für Aufgaben wie Klassifikation, Regression und Multitask-Lernen.
Kenntnisse in bestärkendem Lernen und in großskaligen Optimierungsproblemen sind von Vorteil.

Weitere Angaben

Erwartet wird eine lösungsorientierte Arbeitsweise, die einfache, passende Lösungen sucht, statt Probleme vorgegebenen Lösungen anzupassen.
Erwartet wird die Ausrichtung von Machine Learning auf Produktverbesserungen, Kundenergebnisse und messbare Geschäftsergebnisse.
Erwartet wird Offenheit für Experimente, um neue Ansätze zu entwickeln und die Arbeitsweise kontinuierlich zu verbessern.

So ist Remote hier geregelt

Die Stelle kann remote aus Europa oder Indien ausgeübt werden. Eine flexible Homeoffice-Regelung wird angeboten.
Optional ist ein Umzug an den Bürostandort Berlin möglich.

Das wird angeboten

Die Position bietet direkte Zusammenarbeit mit den Gründern sowie Möglichkeiten zur beruflichen Entwicklung und zum Lernen.
Die Zusammenarbeit erfolgt in einem multinationalen Team mit erfahrenen Branchenfachleuten und Unternehmern.
Für die Ausstattung des Homeoffice steht ein Budget von 500 Dollar zur Verfügung.
Für Lernen und Weiterbildung steht jährlich ein Budget von 1000 Dollar zur Verfügung.

Veröffentlicht: 20.03.2026 · 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.