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Senior Data Scientist (m/w/d)

Data Science

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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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