(Junior) Data Scientist / Machine Learning Engineer (m/w/d) Internet

at  CHECK24 Vergleichsportal

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Über diesen Job
CHECK24 – Das Beste aus 2 Welten: Wir sind Deutschlands größtes Vergleichsportal und dynamisches Startup in einem. In kleinen agilen Teams arbeiten wir täglich in über 50 Produkten daran, die User Experience unserer über 15 Millionen Kunden zu verbessern.
Mit dem CHECK24 Vergleichsportal Telekommunikationsdienste bieten wir unseren Kunden topaktuelle Angebote für Internet und TV von über 350 Anbietern.
Als (Junior) Data Scientist / Machine Learning Engineer (m/w/d) Internet- Vergleich arbeitest Du an der Implementierung modernster Machine Learning Services wie Ranking- und Empfehlungsmodellen.
Was Du mitbringst
Sehr gut abgeschlossenes Studium in Mathematik, Physik, Statistik, Informatik, Elektrotechnik oder einem vergleichbaren Studiengang
Praktische Erfahrungen in der Entwicklung von Machine Learning Services, vorzugsweise mit ersten Einblicken in Ranking- und Empfehlungssysteme und NLP
Fundierte Kenntnisse im Python Data Science Stack (Pandas, SKLearn, SciPy) sowie Erfahrung mit Deep Learning Frameworks (Pytorch, Tensorflow)
Ausgeprägtes konzeptionelles Denken in Verbindung mit der Fähigkeit, Probleme durch den Einsatz von Statistik und maschinellem Lernen zu lösen
Motivation zur interdisziplinären Arbeit zwischen IT und Produktmanagement und zum Wissensaustausch innerhalb der CHECK24 Data Science Community
Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift
Zu Deinen Aufgaben zählen
Themen vorantreiben: Du bist maßgeblich am Aufbau unseres Data Science Bereichs beteiligt, automatisierst damit verbundene Geschäftsprozesse und lieferst unseren Kunden individuell passende Ergebnisse
Eigenständige Umsetzung: Du erstellst neue Machine Learning Services mit Fokus auf Recommendation- und Ranking-Systeme, Informationsextraktion und Predictions, inkl. Konzeptionierung, Datenaufbereitung, Modelltraining und -evaluierung, und anschließender Vorbereitung für Go-live
Überblick behalten: Du managest Deine Trainingsexperimente mit modernen MLOps-Frameworks wie MLFlow und hilfst so, unser Produkt auf die nächste Stufe zu heben
Implementierung: Du integrierst Deine Modelle sowohl inhaltlich als auch technisch in unser Produkt, unter Nutzung von bspw. Cloud-Technologien (AWS) und in enger Zusammenarbeit mit dem Entwicklungsteam
Dir entgeht nichts: Du hältst Dich über die neuesten Entwicklungen im Bereich Machine Learning auf dem Laufenden und überlegst mit Deinem Team, wie wir z.B. generative AI-Modelle wie Transformers oder ChatGPT nutzen können
Was wir Dir bieten
Wir bringen Dich voran: Wir bieten Dir eine extrem steile Lernkurve und fördern Deine Entwicklung durch persönliches Coaching sowie mit individuellen fachlichen und persönlichen Trainingsangeboten
Wir schätzen Deinen Einsatz: Unbefristeter Vertrag mit einem attraktiven und leistungsorientierten Gehaltspaket inkl. jährlicher Prämie. Deutschlandticket oder subventioniertes Firmenfahrrad-Leasing, Gutscheine für zahlreiche CHECK24 Produkte und eine bezuschusste betriebliche Altersversorgung gibt’s on top
Modernes Arbeiten: Bis zu 46 Tage bezahlter Urlaub. Du erhältst 28 Tage Urlaub und darüber hinaus kannst Du wählen zwischen Home Office am Freitag oder bis zu 18 zusätzlichen Urlaubstagen. Auch eine Anpassung Deines Arbeitszeitmodells auf individuelle Bedürfnisse ist jederzeit möglich
Ownership für Deine Themen: Eigenverantwortliches, agiles Arbeiten in kleinen Teams mit starkem Teamspirit. Kurze Entscheidungswege und kurze Release Zyklen sind für uns selbstverständlich
Hier kannst Du Dich wohlfühlen: Kostenloses tägliches Mittagessen, gut gefüllte Getränkekühlschränke sowie Obst, Müsli und Snacks. Duz-Kultur mit kollegialem und freundschaftlichem Umfeld. Modernes Büro an der Donnersbergerbrücke mit ausgezeichneter Verkehrsanbindung direkt an der Münchner Stammstrecke
Wir sind auch neben der Arbeit ein super Team: Zahlreiche Events zum Feiern und Netzwerken sowie unsere Sommer- und Weihnachtsfeiern
Kontakt
Aleksandra Popovic
aleksandra.popovic@check24.de
Bitte sende uns Bewerbungen ausschließlich online über unser Bewerbungsformular

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