Erfahrung in der Entwicklung von Data-Science-Anwendungen: Du hast praktische Erfahrung in der Entwicklung und dem Betrieb von Machine-Learning-Anwendungen gesammelt von der Datenaufbereitung über das Training bis hin zum produktiven Einsatz. Dazu zählen unter anderem der Aufbau stabiler Daten- und Trainingspipelines sowie die Arbeit mit gängigen ML-Frameworks (z. B. Scikit-learn, TensorFlow, Keras), idealerweise auch im Kontext von Ranking- oder Recommender-Systemen (z.B. Learn-to-Rank, Matrix Factorization)

Technische Fähigkeiten: Du verfügst über sehr gute Python-Kenntnisse und setzt diese sicher in produktiven Umgebungen ein. Du hast Erfahrung mit gängigen Data-Science-Bibliotheken sowie erste Praxis in der Softwareentwicklung, z. B. mit Versionskontrolle (Git), Containerisierung (Docker) und der Entwicklung von APIs. Kenntnisse in Cloud-Infrastrukturen und im Umgang mit Datenbanken sind von Vorteil, aber keine Voraussetzung

Leidenschaft für AI Tools: Du bist offen für neue Technologien und Arbeitsweisen und nutzt gerne generativen AI-Modelle (z. B. GPT, Cursor AI), probierst neue Tools aus und setzt AI gezielt in der Konzeption, Umsetzung und im Testing ein

Analytische Denkweise und Lösungsorientierung: Du analysierst komplexe Fragestellungen strukturiert, kannst relevante Einflussfaktoren identifizieren und entwickelst pragmatische, nachvollziehbare Lösungen. Dabei behältst Du sowohl technische Anforderungen als auch die Kundensicht im Blick

Interdisziplinäres Mindset: Du arbeitest gerne an der Schnittstelle zwischen Data Science, IT und Produktmanagement. Der fachliche Austausch im Team sowie die gemeinsame Weiterentwicklung von Lösungen innerhalb der CHECK24 Data-Science-Community sind für Dich selbstverständlich.

Sprachkenntnisse: Du verfügst über verhandlungssichere Deutschkenntnisse in Wort und Schrift