Position: Entry level

Job type: Full-time

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Über Liebscher & BrachtWe are an ambitious, fast-growing health tech company with a team of 160 colorful personalities who follow a great vision: To help everyone live a healthy and pain-free life.How we do that? With our successful YouTube channel with over 1.5 million subscribers, an online academy, a modern app and our online store! To achieve this, we rely on innovative technologies and tools. Wir suchen zum nächstmöglichen Zeitpunkt Verstärkung für unser Jobangebot Data Scientist - Machine Learning / Mathematik / Python / Home Office (m/w/d).Klingt spannend? Dann freuen wir uns auf eine aussagekräftige Bewerbung über unseren Partner Workwise.In unserem aktuell Tech-Team bestehend aus Backend-, Frontend-Development, IT und Data Science wirst du schon sehnsüchtig erwartet!Auch wenn du nicht in der Nähe von Bad Homburg wohnst, kannst du uns gerne aus dem Home Office unterstützen.Was erwartet dich?
  • Du bist für die Konzeption, Implementierung und kontinuierliche Weiterentwicklung von Dashboards und Reportings verantwortlich und stellst dabei die Konsistenz und Korrektheit der Daten sicher
  • Du optimierst, mithilfe von Machine-Learning-Modellen, in den Bereichen E-Commerce, Marketing und Service unsere aktuellen Prozesse, dazu zählt zum Beispiel eine optimierte Aussteuerung unserer Marketing-Kampagnen, automatisiertes Tagging von Tickets im Service, Forecast von Produktverkäufen im Online-Shop oder die Reduzierung der Churn Rate unserer Abonnements
  • Du bist für den gesamten MLOps Prozess verantwortlich und stellst damit sicher, dass deine Machine-Learning-Modelle zuverlässig und effizient zur Verfügung gestellt werden
  • Du erkennst in Zusammenarbeit mit unseren Fachbereichen neue Möglichkeiten, um unsere aktuellen Prozesse mithilfe von Machine Learning zu optimieren
  • Du beobachtest den Markt und identifizierst relevante Trends rund um den Bereich Data Science, um diese in zukünftigen Projekten umzusetzen
Was solltest du mitbringen?
  • Du verfügst über ein abgeschlossenes Studium im Bereich Mathematik, Computer Science oder Data Science
  • Du konntest bereits mehrjährige Berufserfahrung im Bereich Data Science oder einem vergleichbaren Umfeld sammeln
  • Du bringst sehr gute Kenntnisse in Python sowie SQL und im Bereich Data Engineering, mit ETLs, Git sowie CI/CD mit
  • Du hast Erfahrung in der Implementierung von Machine Learning und Deep Learning Methoden und konntest diese im beruflichen Umfeld unter Beweis stellen
  • Du besitzt idealerweise Kenntnisse in der Visualisierung, mit Power BI, Data Studio, Tableau oder Plotly Dash sowie mit Google Cloud, Web Development, CRM und Web-Analytics
  • Du verfügst über sehr gute Deutschkenntnisse
Was bieten wir dir?
  • Ein Job mit Sinn, denn bei uns hilfst du Menschen tagtäglich schmerzfrei zu werden
  • Die Möglichkeit hybrid oder vollständig im Home Office zu arbeiten, für eine flexible Gestaltung deiner Arbeitszeit
  • Die Chance Urlaub, Abenteuer und Arbeit bis zu 100 Tage pro Jahr zu kombinieren und den Anspruch auf 20 bis 50 Urlaubstage für mehr Freizeit
  • Die freie Wahl zwischen einem Mac oder Windows Laptop und ein Technikbudget für deine Hardware in Höhe von 500 Euro
  • Die Unterstützung deiner persönlichen und fachlichen Entwicklung, mit einem individuellen Trainings-Budget von 1.500 Euro pro Jahr
  • Ein Jobrad, Yoga Kurse und einen Fitness-Studio-Zuschuss
  • Einen schönen Arbeitsplatz in einer Altbauvilla direkt am Bad Homburger Kurpark, ergonomische Arbeitsausstattung sowie die besten Kaffees, frisches Obst und Wasser zur freien Verfügung
  • Weitere Company Benefits, wie den Zugang zu unserer App, Produktrabatte, die Teilnahme an unserer Ausbildung und einem Corporate Benefits Account
Unser Jobangebot Data Scientist - Machine Learning / Mathematik / Python / Home Office (m/w/d) klingt vielversprechend? Dann freuen wir uns auf eine Bewerbung über Workwise.Bei unserem Partner Workwise kann man sich in nur wenigen Minuten ohne Anschreiben für diesen Job bewerben und den Status der Bewerbung live verfolgen.
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Deadline: 21-11-2024

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