Job Description

(Junior) Data Scientist (w/m/d)

Wir suchen für die Distribution, Marketing and Technology am Standort Bonn oder Berlin zum 1. Oktober 2026 bzw. nächstmöglichen Zeitpunkt eine*n (Junior) Data Scientist (w/m/d) auf der Basis eines auf drei Jahre befristeten Beschäftigungsverhältnisses.

Market & Audience Insights (MAI) ist die Service-Unit der DW für zielführende Analysen. Wir sorgen dafür, dass die DW ihre Zielgruppen und Märkte besser versteht – und ihre Angebote datenbasiert hierauf ausrichten kann. Hierfür arbeiten wir daran, immer mehr unterschiedliche Datenquellen klug miteinander zu verknüpfen, um automatisierte Analysen zu ermöglichen. Durch Deine Mitarbeit trägst du dazu bei, dass die DW ihre Zielgruppe besser erreicht, und so weltweit mehr Menschen freie Informationen für freie Entscheidungen nutzen.

Rolle

Entwicklung und Steuerung komplexer Analyseprojekte und datengetriebener Prozesse zur Unterstützung eines modernen, nutzerorientierten Journalismus
Datenanalyse auf Basis vielfältiger Quellen mithilfe des vollständigen Data-Science-Toolkits – von Data Mining und Feature Engineering bis hin zu Modelling, Deployment und Dashboarding
Konzeption, Training, Deployment und Betrieb von KI- und Machine-Learning-Modellen sowie Aufbau und Weiterentwicklung skalierbarer MLOps- und Analytics-Lösungen
Automatisierung und Optimierung zentraler Datenprozesse, damit aus wiederkehrenden Analysen effiziente, skalierbare Lösungen werden
Identifikation von Einsatzmöglichkeiten für Advanced Analytics, Predictive Analytics und KI-Anwendungen sowie verständliche Kommunikation komplexer Methoden und Ergebnisse an unterschiedlichste Stakeholder

Profil

abgeschlossenes Hochschulstudium (Master/ Magister/ Diplom /sehr guter Bachelor) der 'MINT-Richtung' oder der empirischen Sozialwissenschaften
erste einschlägige Berufserfahrung in der Konzeption, Durchführung und Steuerung von Data-Science-Projekten mit Python – von der Planung bis zum erfolgreichen Projektabschluss
fundierte Kenntnisse in der Anwendung statistischer Methoden sowie von KI- und Machine-Learning-Modellen. Sicheres Verständnis mathematischer und statistischer Konzepte, insbesondere der deskriptiven und inferenziellen Statistik, Hypothesentests, Regressionsverfahren, multivariater Analysen sowie Verfahren der Klassifikation, Mustererkennung und des Clusterings
fortgeschrittene Python-Kenntnisse sowie praktische Erfahrung mit gängigen Data-Science-, Machine-Learning- und NLP-Frameworks wie NumPy, Pandas, SciPy, Matplotlib, Scikit-learn, PyTorch, TensorFlow, Transformers, SpaCy und Hugging Face
sicherer Umgang mit SQL-Datenbanken, Linux-Systemen, Bash und Docker
Erfahrungen im Bereich MLOps (z. B. MLFlow, FastAPI, GitLab CI/CD, Unit Tests), Generative AI (z. B. OpenAI) sowie mit LLM- und agentenbasierten Workflows sind von Vorteil
ausgeprägte Fähigkeit zur verständlichen Aufbereitung und Visualisierung komplexer Daten und Zusammenhänge für technische und nicht-technische Zielgruppen. Analytische Denkweise, selbstständige und agile Arbeitsweise sowie eine hohe Lernbereitschaft und Freude an der Erschließung neuer Themenfelder. Souveräne Zusammenarbeit in interdisziplinären Teams
sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift (mindestens C1-Niveau)

Benefits

Sinnstiftende Aufgaben
im internationalen Medienumfeld

Moderne Arbeitskultur New Work
Digital Leadership and Collaboration

Entwicklungsmöglichkeiten
umfangreiches Bildungsprogramm und Formate

Flexible Arbeitsmodelle
Arbeitszeiten und Homeoffice

Attraktive Vergütung
auf marktgerechtem Niveau

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Industry

Unknown

Company Size

1,001-5,000 employees

Headquarters

Bonn, DE

Year Founded

Unknown

Website

dw.com

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