data scientist bei freenet DLS GmbH
freenet DLS GmbH sucht in Hamburg einen erfahrenen Data Scientist fĂŒr die Entwicklung und den Betrieb datengetriebener Lösungen auf AWS-Infrastruktur. Die Stelle erfordert fundierte Python-Kenntnisse, Erfahrung mit Daten-Pipelines und eine Leidenschaft fĂŒr datengetriebene Entscheidungsfindung. Sie arbeiten eng mit Platform Engineers und Data Engineers zusammen, um maĂgeschneiderte Services fĂŒr Fachabteilungen zu entwickeln.
Deine zentralen Aufgaben als Data Scientist bei freenet
Als Data Scientist im Bereich Customer Management ĂŒbernimmst du eine wichtige Rolle in der Entwicklung und im Betrieb moderner datengetriebener Lösungen. Du arbeitest auf einer skalierenden AWS-Infrastruktur und entwickelst Produkte mit signifikantem Business Impact fĂŒr die KundenprĂ€ferenzanalyse.
- Produktentwicklung und Betrieb â Du stellst den reibungslosen operativen Betrieb eines AWS-basierten Produkts zur Ermittlung von KundenprĂ€ferenzen sicher und entwickelst dieses stetig weiter, um Business-Wert zu schaffen
- End-to-End Projektarbeit â Von der Konzeption bis hin zur Analyse begleitest Du Projekte gemeinsam im Team und bringst deine Expertise von Anfang an ein
- Data Engineering â Die Entwicklung unserer Daten-Pipelines liegt in Deiner Hand, sodass du entscheidende Einflussnahme auf die Dateninfrastruktur hast
- DatenqualitĂ€t und Betrieb â Du etablierst DatenqualitĂ€tsprĂŒfungen, Monitoring und Alerting und unterstĂŒtzt beim Incident-Handling fĂŒr stabile Systeme
- Produkt und Business-Logik â Du implementierst Business-Logik im Produkt und stellst sicher, dass Anforderungen sauber in Datenstrukturen und Transformationen ĂŒbersetzt werden
- Stakeholdermanagement â Du stehst im engen Austausch mit den Fachbereichen zur Abstimmung von Betrieb und Plattform-Ausrichtung
Die Kombination aus technischer Expertise und Business-Anbindung macht diese Position zu einer spannenden Herausforderung fĂŒr Data Scientists, die sowohl technische als auch kommunikative Skills mitbringen.
Technische Anforderungen und Skillset fĂŒr den Data Scientist
Die Position erfordert fundierte technische Kenntnisse in modernen Datenverarbeitungstechnologien und Software-Engineering-Praktiken. Du bringst nachweisbare Erfahrung mit den wichtigsten Technologien im Datenbereich mit, um erfolgreich in der Entwicklung datengetriebener Lösungen zu sein.
- Python-Kenntnisse â Sehr gute Python-Kenntnisse fĂŒr die Pipeline- und Softwareentwicklung sind zwingend erforderlich, da ein GroĂteil des Produkts in Python und PySpark programmiert ist
- SQL-Kenntnisse â Gute SQL-Kenntnisse fĂŒr die Datenmodellierung und -analyse sind notwendig, um Daten im Data Warehouse effizient zu beschaffen und zu analysieren
- Data-Pipeline-Erfahrung â Erfahrung im Aufbau, Betrieb und in der Wartung von Daten-Pipelines ist essentiell fĂŒr den tĂ€glichen Betrieb
- Software-Engineering â Routinierter Umgang mit modernen Software-Engineering-Praktiken wie Git, Code Reviews, CI/CD und Testing ist Voraussetzung
- AWS-Kenntnisse â Praktische Erfahrung mit AWS Services wie Glue, Lambda und Step Functions wird erwartet; Kenntnisse in Spark/Databricks sind ein Plus
- R oder Python â FĂŒr Datenanalysen wird entweder R oder Python verwendet, je nach Anforderung
Studienrichtungen wie Physik, Mathematik, Informatik oder Wirtschaftswissenschaften sind qualifizierend, ebenso wie vergleichbare Qualifikationen in verwandten Bereichen.
Was dich als Data Scientist bei freenet DLS erwartet
freenet DLS bietet ein modernes und flexibles Arbeitsumfeld mit vielfĂ€ltigen Entwicklungs- und Lernmöglichkeiten fĂŒr Data Scientists. Du profitierst von einer Kultur, die Innovation und persönliche Weiterentwicklung fördert.
- Mobiles Arbeiten â Du hast die Freiheit, von ĂŒberall aus zu arbeiten, was eine optimale Work-Life-Balance ermöglicht
- Flexible Arbeitszeiten â Du kannst deine Arbeitszeiten individuell gestalten, um produktiv und effizient zu bleiben
- Gesundheitsvorsorge â Das Unternehmen unterstĂŒtzt deine Gesundheit mit umfassenden Vorsorgeleistungen
- MitarbeitervergĂŒnstigungen â Du profitierst von attraktiven VergĂŒnstigungen fĂŒr Produkte und Services des Unternehmens
- Team- und Firmenevents â RegelmĂ€Ăige Events stĂ€rken das TeamgefĂŒhl und die Mitarbeiterbindung
- Mitarbeiterfahrzeug â Ein Firmenfahrzeug steht zur VerfĂŒgung, was die MobilitĂ€t verbessert
- Fortbildungen â Viel Freiraum fĂŒr persönliche und teamweite Fortbildungen steht zur VerfĂŒgung
- Innovation Days â Bereichsweite Innovation Days bieten Raum fĂŒr kreative Ideenentwicklung und neue AnsĂ€tze
- Refactoring-Zeit â Zeit fĂŒr Refactorings ermöglicht kontinuierliche Code-QualitĂ€t
Diese Kombination aus technologischen Möglichkeiten und persönlichen Benefits macht freenet DLS zu einem attraktiven Arbeitgeber fĂŒr erfahrene Data Scientists im Homeoffice.
Deine Benefits im Ăberblick
HĂ€ufige Fragen zu dieser Stelle
Wie viel Berufserfahrung wird fĂŒr die Data Scientist Position erwartet?
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FĂŒr diese Data Scientist Stelle bei freenet DLS wird mindestens 3 Jahre Berufserfahrung als Analytics Engineer, Data Scientist, Data Engineer oder in einer vergleichbaren Rolle erwartet. Die Position richtet sich an erfahrene FachkrĂ€fte, die praktisch mit Daten-Pipelines, Python und modernem Software-Engineering vertraut sind. Quereinsteiger ohne relevante Erfahrung sollten daher in Betracht ziehen, sich auf andere Einstiegsmöglichkeiten zu konzentrieren, da fundierte Erfahrung in diesem Bereich fĂŒr den operativen Betrieb der AWS-Infrastruktur essenziell ist.
Kann ich komplett remote als Data Scientist bei freenet arbeiten?
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Ja, mobiles Arbeiten ist ein zentraler Bestandteil der Position. Die Stelle ermöglicht flexible Arbeitszeiten und mobile Arbeitsmöglichkeiten, was als hybrides Arbeitsmodell zu verstehen ist. Du hast die Freiheit, teilweise von zu Hause aus zu arbeiten, was fĂŒr Data Scientists mit technischem Equipment eine groĂe AttraktivitĂ€tssteigerung darstellt. Allerdings solltest du erwarten, dass es regelmĂ€Ăigen Austausch mit dem Team gibt, da End-to-End Projektarbeit und enger Stakeholder-Austausch im Vordergrund stehen.
Welches Technologie-Stack wird im Data Engineering Bereich verwendet?
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Das Technologie-Stack fĂŒr die Data Scientist Position basiert primĂ€r auf Python und PySpark fĂŒr die Produktentwicklung. FĂŒr die Datenbeschaffung im Data Warehouse nutzt freenet SQL, wĂ€hrend Datenanalysen in R oder Python durchgefĂŒhrt werden. Die Infrastruktur lĂ€uft auf AWS mit Services wie Glue, Lambda und Step Functions. ZusĂ€tzlich steht eine moderne CI/CD-Pipeline mit automatisierten Tests, Code-Style-PrĂŒfungen und tĂ€glichen Deployments zur VerfĂŒgung. Kenntnisse in Spark/Databricks werden als Pluswert geschĂ€tzt.
Wie sieht der Bewerbungsprozess fĂŒr Data Scientist Stellen bei freenet aus?
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Die Bewerbung erfolgt direkt ĂŒber denStepstone-Link oder die Unternehmenswebsite. Als erfahrener Data Scientist mit 3+ Jahren Berufserfahrung solltest du neben deinem Lebenslauf auch ein Portfolio oder Projektbeispiele bereitstellen, die deine Expertise in Python, Data Engineering und AWS demonstrieren. Der Bewerbungsprozess umfasst typischerweise eine erste telefonische Besprechung, technische Interviews mit Fokus auf Datenanalyse und Systemdesign, sowie möglicherweise ein praktisches Testprojekt. WĂ€hrend des Prozesses kannst du Fragen zu den Benefits, Teamstruktur und technischen Anforderungen stellen.