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Open nowPosted 11 days ago

Associate Data Scientist (f/m/d)

predium5 open roles

Where
Munich
Get the CV for this job

From $25 per CV, paid once. No subscription.

Your applicationOpen nowAssociate Data Scientist (f/m/d)predium · Munich

  1. YouYes, apply to this one.

  2. CV RocketCV written for this posting.

  3. 25 readersRecruiter, hiring manager, skeptic. Round after round.

  4. CV RocketApplied on predium's own form.

The reply lands in your private mailbox

3×more interviews than doing it yourself with ChatGPT.

The clock on this job

Early applications get read.

7.8% of postings close within 7 days. Measured by our own scanner across the market.

Share of postings closed within
  1. 1.7%1 day
  2. 3.5%3 days
  3. 7.8%7 days
  4. 14.6%14 days
  5. 34.1%30 days
This job: posted 11 days ago

The posting

Unsere Opportunity

Predium hat in den letzten drei Jahren die führende ESG-Intelligence-Plattform für institutionelle Immobilienunternehmen in der DACH-Region gebaut - mit den stärksten Namen der Branche als Kunden: Asset Manager, Wohnungsbaugesellschaften, Banken. Unsere Kundenbasis, die Daten, unsere Glaubwürdigkeit sind wertvolles Kapital für den nächsten Schritt. Investment-, Kredit- und Asset-Management-Entscheidung werden in der Real Estate Branche noch immer in Excel getroffen, Fall für Fall. Wir bauen jetzt den AI-Analysten, der diese Arbeit übernimmt. Direkt auf den Daten des Kunden, skalierbar ohne zusätzliche Köpfe. Wir sind stark finanziert und bringen KI in die Real Estate Branche.

Deine Mission

Als Data Scientist bei Predium baust du an den Modellen, die unsere Plattform antreiben. Mit Statistik, Machine Learning und numerischen Methoden knackst du konkrete Probleme rund um Gebäude, Energieeffizienz und die Dekarbonisierung von Immobilien.

Du arbeitest eng mit unserem Engineering- und Product-Team zusammen und verwandelst reale Daten in verlässliche analytische, Simulations- und ML-Modelle, die Optimierungspotenziale für nachhaltigere Gebäude aufzeigen und unseren Kunden helfen, fundierte Investitionsentscheidungen zu treffen.

Was du konkret tust

  1. Du entwickelst und verbesserst analytische Modelle, ML-Modelle und Simulationen, um konkrete Probleme im Immobilien- und Energiebereich zu lösen.
  2. Du baust und verbesserst Datenextraktions-Pipelines für strukturierte und unstrukturierte Quellen und prüfst dabei, wie genau und zuverlässig die Extraktion läuft.
  3. Du erkundest und bewertest laufend neue Datenquellen, um die Modellgenauigkeit zu verbessern.
  4. Du prüfst die Datenqualität, deckst Lücken auf und bewertest, wie gut deine Modelle performen - indem du Annahmen und Ergebnisse mit echten Daten und dem Feedback von Fachleuten abgleichst.
  5. Du arbeitest mit Engineers, Product Managern und weiteren Stakeholdern zusammen, um aus fachlichen Anforderungen datengetriebene Lösungen zu machen.

Woran wir Erfolg messen

  1. Du übernimmst Verantwortung für klar umrissene Analyse- und Modellierungsprobleme und findest eigenständig robuste Lösungen.
  2. Deine Modelle und Analysen sind reproduzierbar, gut dokumentiert und sauber validiert.
  3. Du übersetzt technische Ergebnisse in das, was sie für unser Produkt, unsere Kunden und unser Geschäft bedeuten.
  4. Du arbeitest eng mit unserem Engineering- und Productteam zusammen.
  5. Du holst dir aktiv Feedback ein und nutzt es, um dich fachlich und in deiner Arbeitsweise weiterzuentwickeln

Was du mitbringst

  1. Studienabschluss in Data Science, Informatik, Mathematik oder einem verwandten Fach.
  2. 1-2 Jahre relevante praktische Erfahrung mit Programmierung, idealerweise in Python, aus Projekten wie physikbasierter Modellierung, Machine Learning oder Datenpipelines. Erfahrung mit TypeScript für Produkt-Prototyping ist ein Plus.
  3. Strukturierte, eigenständige Herangehensweise an Probleme.
  4. Neugier auf die Business-Seite und die Fähigkeit, deine Ergebnisse sowohl Tech- als auch Nicht-Tech-Leuten klar zu erklären.
  5. Sichere Kommunikation auf Englisch; Deutschkenntnisse sind von Vorteil.

Bonus:

  1. Erste Erfahrung mit Optimierungsmethoden, LLM-basierter Datenextraktion oder Unsicherheits- und Sensitivitätsanalysen.
  2. Vertrautheit mit Immobilien, Bauphysik oder Energiesystemen.
  3. Erfahrung mit Tools für physikalische Simulation oder Energiemodellierung.

Warum Predium?

  • Stage: ~40 Leute, stark finanziert, auf dem Weg die Kategorie zu definieren. Früh genug, dass vieles noch gebaut werden muss. Ja, es ist manchmal messy - aber genau das ist der Punkt. Wenn du einen fertigen Playbook-Job suchst, ist das hier nicht der richtige Fit.
  • Impact: Du bist nicht Rädchen #100 in einer Company. Die Modelle, die du baust, fließen direkt in unser Produkt ein und werden von echten Kunden genutzt. Dein Beitrag ist direkt sichtbar, im Revenue und im Produkt.
  • Ownership: Wir managen nicht deine Zeit, wir messen deine Ergebnisse. Du bekommst Verantwortung und Freiraum - und die Erwartung, beides zu nutzen.
  • Compensation: Competitive Salary, Bonus und Equity-Beteiligung. Wir wollen, dass du am Erfolg partizipierst, den du mitaufbaust.
  • Team: Office-first im Werksviertel München, 4 Tage/Woche.

30 Urlaubstage (inkl. Betriebsurlaub) · Wellpass · Deutschland-Ticket · Jobrad · Team-Events

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What happens when you press

One press. We do the rest.

  1. A CV for this posting

    Written against predium's own wording, from every piece of relevant proof in your profile.

  2. 25 readers review it

    Recruiter, hiring manager, skeptic and more read every draft, round after round. You get the best round.

    The review screen in CV Rocket: how each CV was read, round by round.

  3. We apply on predium's form

    Our application engine gets through the hardest forms there are. Where a question needs you, AI suggests the best answer. Don't want us applying from our IP addresses? Use our Chrome extension: we apply straight from your own browser.

    An application in CV Rocket: every answer filled in on the employer's form.

  4. Every reply, sorted

    predium's answer lands in your private mailbox, and we classify it on arrival: interview, question, rejection.

    The CV Rocket inbox: each employer reply classified as an interview, an action or a rejection.

  5. Reply with AI

    AI helps you write the email, checks it and sends it. We show you whether the recruiter read it.

  6. The interview in your calendar

    Full integration with your calendar. The invitation goes straight in.

    An interview invitation in the CV Rocket inbox, added to the candidate's calendar.
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Why it works

3×

more interviews than doing it yourself with ChatGPT.

ChatGPT writes a CV and never learns what happened to it. We see every reply. For each CV we know:

  • How it was written, and how the review scored it
  • When we applied, and how long after the posting went up
  • Which posting, which company, which city
  • Who got the interview, and who heard nothing

That is how we know which CVs get called.

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The numbers game

More applications. More interviews.

Every application goes out with its own CV, written for that posting and paid once. Send enough of them and the law of large numbers finds you the job.

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Before you press

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What if my background isn't good enough?

We make the most of the background you have. The CV uses every piece of relevant proof your profile holds, and one of the 25 readers reads your whole profile and flags what the CV left out.

Do you really apply for me?

Yes, on the employer's own form, the hardest ones included. Where a question needs you, you answer it right there and AI suggests the best answer. Don't want us applying from our IP addresses? Use our Chrome extension: we apply straight from your own browser.

Is it a subscription?

No. You pay once per CV, from $25. Every application goes out with its own CV, written for that posting.

One job. One CV.
Paid once.

Pick the posting you want. We write for it, apply for you and catch the reply.

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