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Senior Data Sci­en­tist (m/w/d)

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Was erwar­ten wir von Dir?

  • Bache­lor-Abschluss in Com­pu­ter Sci­ence, Data Ana­ly­tics, Mathe­ma­tik, Infor­ma­tion Manage­ment oder Sta­tis­tik. Ein Mas­ter-Abschluss mit Schwer­punkt auf Data Sci­ence, Machine Lear­ning oder einem ver­wand­ten Bereich wird bevorzugt.
  • Min­des­tens 8 Jahre Erfah­rung in Data Sci­ence, Ana­ly­tics oder einem ver­wand­ten tech­ni­schen Bereich, mit prak­ti­scher Erfah­rung in Machine Lear­ning und Data Modeling.
  • Nach­weis­li­cher Erfolg bei der Ent­wick­lung und Imple­men­tie­rung von Data Sci­ence-Pro­jek­ten in gro­ßen Orga­ni­sa­tio­nen oder kom­ple­xen Umfeldern.
  • Pro­gram­mier­spra­chen: Fun­dierte Kennt­nisse in Python, R oder ähn­li­chen Spra­chen für Daten­ana­lyse und Modellentwicklung.
  • Data Mode­ling: Starke Fähig­kei­ten in der Daten­mo­del­lie­rung mit Erfah­rung in SQL- und NoSQL-Datenbanken.
  • Machine Lear­ning Frame­works: Exper­tise in Frame­works wie Ten­sor­Flow, PyTorch, Sci­kit-learn oder ähnlichen.
  • Data Sci­ence Plat­forms: Erfah­rung mit der Data­iku Data Sci­ence Platt­form und Ver­traut­heit mit Micro­soft Azure-Diens­ten, ein­schließ­lich Azure ML Stu­dio und Azure Copi­lot Studio.
  • Data Visua­liza­tion: Kennt­nisse in Daten­vi­sua­li­sie­rungs­tools wie Power BI, Tableau oder ähn­li­chen Plattformen.
  • Mas­sive Par­al­lel Pro­ces­sing (MPP) Tech­no­lo­gies: Ver­traut­heit mit MPP-Platt­for­men (z. B. Dat­ab­ricks, Snow­flake) ist von Vorteil.
  • Ver­sion Con­trol: Erfah­rung mit Micro­soft DevOps als Versionskontrollsystemen.
  • Data Sci­ence Cer­ti­fi­ca­tion from Micro­soft and Data­iku (bevor­zugt). Zusätz­li­che Zer­ti­fi­kate in Machine Lear­ning oder Data Ana­ly­tics sind von Vorteil.

Deine Auf­ga­ben

  • Data Ana­ly­sis: Durch­füh­rung umfas­sen­der Ana­ly­sen von struk­tu­rier­ten und unstruk­tu­rier­ten Daten­sät­zen unter Ver­wen­dung sta­tis­ti­scher und explo­ra­ti­ver Daten­ana­lyse (EDA) Tech­ni­ken, um Mus­ter und Erkennt­nisse zu entdecken.
  • Data Clea­ning and Trans­for­ma­tion: Berei­ni­gung, Vor­ver­ar­bei­tung und Trans­for­ma­tion von Roh­da­ten, um Qua­li­tät und Bereit­schaft für Ana­lyse und Model­lie­rung sicherzustellen.
  • Fea­ture Engi­nee­ring: Ent­wick­lung und Aus­wahl rele­van­ter Merk­male zur Ver­bes­se­rung der Modell­leis­tung und Vorhersagefähigkeiten.
  • Machine Lear­ning: Design, Imple­men­tie­rung und Vali­die­rung von Machine Lear­ning- und Deep Lear­ning-Model­len unter Ver­wen­dung von Frame­works wie Ten­sor­Flow, PyTorch oder ähnlichen.
  • Pre­dic­tive Mode­ling: Erstel­lung und Ver­fei­ne­rung von prä­dik­ti­ven Model­len zur Lösung von Geschäfts­pro­ble­men unter Ver­wen­dung von Tech­ni­ken wie Regres­sion, Klas­si­fi­ka­tion, Clus­te­ring und Zeitreihenanalyse.
  • Sca­lable Pipe­lines: Ent­wick­lung und War­tung ska­lier­ba­rer Daten­pipe­lines unter Ver­wen­dung von SQL, NoSQL und ande­ren rele­van­ten Tech­no­lo­gien, um große Daten­sätze effi­zi­ent zu verarbeiten.
  • Model Deploy­ment: Bereit­stel­lung von Model­len in Pro­duk­ti­ons­um­ge­bun­gen unter Ver­wen­dung von Platt­for­men wie Data­iku, um naht­lose Inte­gra­tion und Leis­tungs­über­wa­chung sicherzustellen.
  • Sta­tis­ti­cal Ana­ly­sis: Anwen­dung fort­ge­schrit­te­ner sta­tis­ti­scher Metho­den zur Inter­pre­ta­tion kom­ple­xer Daten­sätze und Ablei­tung bedeu­tungs­vol­ler Erkenntnisse.
  • Data Visua­liza­tion: Erstel­lung anspre­chen­der Visua­li­sie­run­gen und Dash­boards mit Power BI, um Ergeb­nisse effek­tiv an tech­ni­sche und nicht-tech­ni­sche Stake­hol­der zu kommunizieren.
  • Data Sto­rytel­ling: Über­set­zung ana­ly­ti­scher Ergeb­nisse in klare, umsetz­bare Nar­ra­tive, die stra­te­gi­sche Ent­schei­dun­gen unterstützen.
  • Cross-Func­tional Col­la­bo­ra­tion: Enge Zusam­men­ar­beit mit Pro­dukt­ver­ant­wort­li­chen und ande­ren Daten­fach­leu­ten zur Ent­wick­lung ana­ly­ti­scher Datenprodukte.
  • Tech­ni­cal Sup­port: Bereit­stel­lung von Sup­port für ent­wi­ckelte Produkte.
  • Tech­ni­cal Docu­men­ta­tion: Pflege gründ­li­cher Doku­men­ta­tio­nen von Daten­pro­zes­sen, Model­len und Metho­den, um Repro­du­zier­bar­keit und Wis­sens­aus­tausch sicherzustellen.

Was Du erwar­ten kannst

  • Nutze modernste Tech­no­lo­gien, um deine Kar­rie­re­ent­wick­lung zu beschleunigen.
  • Arbeite in einem inspi­rie­ren­den Umfeld, in dem Men­schen lie­ben, was sie tun.
  • Sei Teil eines inter­na­tio­na­len und ehr­gei­zi­gen Teams – und habe dabei Spaß.
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