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.

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.

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.

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

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:
6. Erste Erfahrung mit Optimierungsmethoden, LLM-basierter Datenextraktion oder Unsicherheits- und Sensitivitätsanalysen.
7. Vertrautheit mit Immobilien, Bauphysik oder Energiesystemen.
8. Erfahrung mit Tools für physikalische Simulation oder Energiemodellierung.

• 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.

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