Senior Data Scientist

Anforderungen

• Wohnsitz: Nur für Bewerber aus Deutschland
• Sprache: Deutsch - Fließend, Englisch - Fließend
• Mehrjährige Erfahrung im Bereich Applied Machine Learning oder in einer vergleichbaren Rolle
• Sehr gute Python-Kenntnisse sowie Erfahrung mit gängigen ML-Libraries
• Erfahrung mit Prognosemodellen und datengetriebenen Entscheidungsansätzen
• Sicherer Umgang mit Datenanalyse, Feature Engineering und Modellbewertung
• Erfahrung mit produktiven ML-Systemen sowie deren zuverlässigem Betrieb

Tätigkeiten

In dieser Rolle entwickelst du ML-basierte Modelle und Berechnungslogiken für intelligente, datengetriebene Funktionen innerhalb unserer SaaS-Lösung. Dein Fokus liegt auf Prognosen, prädiktiven Systemen und belastbaren Entscheidungsgrundlagen.

Du arbeitest datengetrieben an realen operativen Fragestellungen und bringst Machine Learning zuverlässig und skalierbar in die Produktion.

Team

Sie werden Teil unseres engagierten, interdisziplinären Entwicklungsteams, das aus erfahrenen Fullstack-Entwicklern, UX-Designern und Product Managern besteht. Wir legen großen Wert auf offene Kommunikation, gegenseitige Unterstützung und eine konstruktive Feedback-Kultur. Während Sie überwiegend remote arbeiten können, treffen wir uns regelmäßig in Berlin-Schöneberg, um gemeinsam Ideen zu entwickeln, Strategien abzustimmen und natürlich auch, um zusammen Mittag zu essen. In unserem Team herrscht eine flache Hierarchie, kurze Entscheidungswege und eine freundschaftliche, kollegiale Atmosphäre, die Raum für Kreativität und persönliches Wachstum bietet.

Über das Unternehmen

PDR.cloud wurde 2018 in Berlin gegründet.

Wir bieten KFZ-Reparaturdienstleistern eine cloud-basierte Software zur Abrechnung und Steuerung von Schäden.

PDR.cloud vereint die bekannten Funktionen eines klassischen Dealer-Management-Systems mit smarten Lösungen und zeitgemäßer IT-Architektur.

Unsere Mission ist es für unsere Kunden eine vollständig digitale Werkstatt zu realisieren und den Arbeitsalltag unserer Anwender trotz immer komplexer werdenden Schaden-Prozessen zu vereinfachen.

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