Senior / Lead Data Scientist

Salary: 60.000 - 85.000 € per year

Requirements:

Mehrere Jahre industrielle ML- und Data-Science-Erfahrung mit echten Projekten, realen Constraints und Stakeholdern

Fundierte statistische Kenntnisse, die auch unter kritischer Nachfragen standhalten, einschließlich Verständnis von Unsicherheit, Konfidenzintervallen, p-Werten, Korrelationen und Hypothesentests

Sehr sorgfältiger und kritischer Umgang mit eigenen Ergebnissen

Reflex, Daten vor dem Modellieren zu prüfen, zu visualisieren und auf fehlende oder fehlerhafte Aspekte zu achten

Sehr gute Python-Kenntnisse sowie Erfahrung mit dem üblichen Ökosystem, einschließlich scikit-learn, PyTorch oder TensorFlow, git und uv

Sicherer Umgang mit Cloud-Umgebungen, in unserem Fall AWS, sowohl Server- als auch Serverless-Umgebungen

Fähigkeit, technische Inhalte verständlich gegenüber Business-Stakeholdern zu vermitteln und Kundenorientierung

Fließendes Englisch

Responsibilities:

Data-Science- und ML-Projekte end-to-end verantworten

Probleme gemeinsam mit dem Kunden strukturieren und das passende Vorgehen sowie den Algorithmus auswählen

Analysen durchführen und Ergebnisse bewerten

Vor Stakeholdern präsentieren und erklären, was die Ergebnisse bedeuten und wie belastbar sie sind

Mit unklaren, unvollständigen, verzerrten oder schwierigen Daten arbeiten und beurteilen, welche Fragestellungen beantwortbar sind

Sicherstellen, dass unsere Kunden erfolgreich sind und Probleme konsequent bis zur Lösung verfolgen

Technologies:

AWS

Cloud

Data-Science

Git

PyTorch

Python

Serverless

TensorFlow

AI

LESS

More:

Wir bei Spryfox entwickeln KI-Lösungen, die in der realen Welt bestehen, für Kunden aus Versicherung, Finanzwesen, Gesundheitswesen, Energie und Fertigung. Wir legen Wert auf gute Technik und saubere Data-Science-Arbeit, die auf fundiertem Verständnis basiert. Die Position ist als Senior Data Scientist gedacht, arbeitet vor Ort und bietet ein Gehalt von 60.000,00 € bis 85.000,00 € pro Jahr. Unser Auswahlprozess umfasst den Den, eine kurze praktische Aufgabe, mit der wir sehen, wie du über Daten und Unsicherheit denkst.

last updated 33 week of 2026