(Senior) Data Scientist / Machine Learning Expert (m/w/d) Reise

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Unser Reisevergleich wäre nicht so innovativ ohne unsere Teams hinter den Kulissen. Sowohl operativ als auch strategisch arbeitest Du zuverlässig und packst Themen verantwortungsvoll an – der Beginn einer spannenden Reise.

Mit Dir wächst nicht nur das Unternehmen, sondern auch Du kannst mit dem Unternehmen wachsen. Wir suchen ein verantwortungsvolles Organisationstalent, das als (Senior) Data Scientist / Machine Learning Expert (m/w/d) Reise unser Team im Herzen von Leipzig mit seiner positiven Ausstrahlung und engagierten Arbeitsweise bereichert.

Wir freuen uns auf Deine Bewerbung als (Senior) Data Scientist / Machine Learning Expert (m/w/d) Reise bei der CHECK24 Vergleichsportal Reise GmbH!

Deine Aufgaben

  • Zielgerichtete Analyse und Auswertung von Customer Journey Daten (Suchdaten, Buchungsdaten, Nutzungsdaten, …)
  • Ableitung von Modellen und Optimierungsmöglichkeiten mit Machine Learning und selbstkorrigierenden Algorithmen (z.B. in den Bereichen Natural Language Processing, Recommender Systems, Search/Ranking Systems)
  • Performance orientierte Strukturierung, Programmierung und Umsetzung der Logiken
  • Transfer von Modellen, Ergebnissen und Optimierungen ins Produktivsystem in Zusammenarbeit mit dem Produktmanagement
  • Definition und Entwicklung von fortgeschrittenen statistischen Datenanalysen mit Data Mining Methoden und Algorithmen
  • Aufbereitung, inhaltliche Kombination und Bereinigung von Datenquellen und Inhalten (AWS, Datenbanken, Google Analytics, …)
  • Sicherstellung der Datenqualität und Entwicklung zugehöriger Strategien sowie Visualisierung von Daten und Analyseergebnissen
  • Erarbeiten von Business Intelligence auf Basis von Big Data - Erkennen von Mustern, Clustern oder Interdependenzen

Dein Profil

  • Hervorragender Studienabschluss (z.B. Mathematik, Physik, Informatik, Wirtschaftsmathematik, Statistik, Versicherungsmathematik, …)
  • Mindestens 3-4 Jahre Berufserfahrung im Bereich Data Science, Machine Learning, Data Analytics, Data Engineering bzw. datenorientierte Programmierung
  • Solide Programmiererfahrung (z.B. Python, R)
  • Erfahrung im Umgang mit relationalen Datenbanken (insb. SQL)
  • Begeisterung für das Entwickeln und die praktische Umsetzung von Machine-Learning-Modellen in einem Produktivumfeld
  • Freude am analytischen, strukturierten und datengetriebenen Arbeiten
  • Zielorientierte, ergebnisfokussierte, dynamische und flexible Arbeitsweise
  • Hands-On-Mentalität, Qualitätsanspruch sowie eine präzise und eigenständige Arbeitsweise

Was wir Dir bieten

  • Wir schätzen Deinen Einsatz: Attraktives Gehaltspaket, Gutscheine für zahlreiche CHECK24 Produkte, eine bezuschusste betriebliche Altersversorgung sowie ein steuerfreier Energiebonus
  • Für Deine Work-Life-Balance: Faire Home-Office-Regelung, mehr als 30 Tage Jahresurlaub sowie Workation (bis zu 2 Wochen mobiles Arbeiten aus dem Ausland) und individuelle Auszeit (Sabbatical) möglich
  • Persönliches Wachstum: Individuelle Entwicklungs- und Weiterbildungsmöglichkeiten dank eines breiten Trainingskatalogs und einer spezialisierten Personalentwicklung für Deinen Karrierepfad
  • Gestärkt durch den Tag: Mehrmals pro Woche kostenfreies Mittagsessen, kostenlose Getränkeauswahl, eine Müslibar und Obst sind bei uns selbstverständlich!
  • Wir statten Dich aus: Arbeitsplatz mit modernem Equipment, u.a. Laptop nach Wahl, zwei zusätzlichen Bildschirmen und höhenverstellbaren Tischen, gibt es ab dem ersten Arbeitstag
  • Gut unterwegs: Dank bezuschusstem Job-Rad / eBike bzw. Job-Ticket sowie der ausgezeichneten Verkehrsanbindung bist Du im Handumdrehen an unseren zentralen Standorten
  • Wir sind auch neben der Arbeit ein super Team: Wir organisieren gemeinsame sportliche Aktivitäten (Fußball, Yoga, Rückenschule, etc.) und feiern zusammen legendäre Firmen- und Teamevents!

Hast Du Fragen?

Lydia Kupke
Personalreferentin Recruiting

Lydia.Kupke@check24.de
https://jobs.check24.de

Bewerbungen können ausschließlich online über unser Bewerbungsformular angenommen werden.
 
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