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Data Scientist — Lebenslauf Beispiele nach Beruf 2026

Data-Science-Lebensläufe müssen den Brückenschlag zwischen Modellkennzahlen und Business-Impact zeigen. Hier das vollständige Muster.

Kostenloses Lebenslauf Muster — Data Scientist

J
Jonas Braun
Senior Data Scientist | Machine Learning · NLP · Python

Kontakt

j.braun@datascience.de
+49 89 55667788
München

Fähigkeiten

Python (scikit-learn, PyTorch)SQL / SparkMLflow / AirflowNLP / TransformersRTableau / Looker

Sprachen

DeutschMuttersprache
EnglischVerhandlungssicher

Zertifikate & Auszeichnungen

Google Professional Data Engineer
Google Cloud
Jan 2023
Deep Learning Specialization
Coursera / deeplearning.ai
Mai 2021

Profil

Data Scientist mit 6 Jahren Erfahrung im Aufbau und Deployment von Machine-Learning-Modellen in Produktion. Spezialisiert auf NLP, Recommendation Engines und A/B-Testing-Frameworks. Starker akademischer Hintergrund in angewandter Statistik.

Berufserfahrung

Senior Data Scientist
Allianz SE · München
Mai 2020 – Heute
  • ▸Aufbau eines Churn-Prediction-Modells mit 87% Recall — jährliche Retention-Steigerung um ~4 Mio. €
  • ▸NLP-Pipeline für automatische Schadensklassifizierung (30% Kosteneinsparung im Backoffice)
  • ▸Einführung eines MLOps-Frameworks (MLflow + Kubernetes) für das gesamte Data-Science-Team
Data Scientist
ProSiebenSat.1 Media SE · Unterföhring
Feb 2018 – Apr 2020
  • ▸Collaborative-Filtering-Recommendation-Engine für 8 Mio. Nutzer gebaut
  • ▸A/B-Testing-Framework implementiert, das die statistische Auswertung von Experimenten um 70% beschleunigt

Bildung

M.Sc. Statistik
Ludwig-Maximilians-Universität München · Statistical Learning
Okt 2015 – Dez 2017

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Expertentipps: Data Scientist

  • Modellmetriken und Business-Impact immer zusammen nennen: "87% Recall → 4 Mio. € Retention"
  • Tech-Stack in Klammern bei Erfahrungseinträgen: zeigt echte Anwendung
  • Kaggle-Profil oder Publikationen auf arXiv/Google Scholar verlinken
  • MLOps-Erfahrung (Deployment, Monitoring) ist zunehmend wichtiger als reine Modellentwicklung

Wichtige Fähigkeiten für Data Scientist

Pythonscikit-learnPyTorchSQLSparkMLflowNLPA/B-Testing

Data Scientist Lebenslauf: Modelle vs. Business-Impact

Recruiter und Hiring Manager verstehen oft keine technischen Metriken. Übersetzen Sie daher: "AUC-ROC von 0.93" wird zu "Churn-Prediction mit 93% Genauigkeit, spart jährlich 4 Mio. € Kundenabwanderung". Beides nennen — erst die Business-Zahl, dann in Klammern die technische Metrik.

Weitere Lebenslauf Beispiele

SoftwareentwicklerIT-AdministratorWebentwickler