Data Scientist

Wir suchen einen erfahrenen Data Scientist für ein spannendes 7-monatiges Projekt in Berlin mit hybrider Arbeitsweise. Sie werden komplexe Datenanalysen durchführen und innovative Prognose- sowie Machine-Learning-Modelle entwickeln.

Ihre Hauptaufgaben umfassen die Durchführung anlassbezogener Datenanalysen zur Identifikation relevanter Einflussfaktoren für Prognosemodelle. Sie bereiten große Datenmengen mit Python und SQL auf, explorieren diese und transformieren sie für weitere Analysen. Dabei entwickeln Sie robuste Features zur Verbesserung der Modellgüte.

Sie konzipieren und implementieren statistische Modelle sowie Machine-Learning- und Zeitreihenmodelle wie Regression und Neural Networks. Die Auswahl geeigneter Modellansätze erfolgt abhängig von Datenlage und fachlicher Fragestellung unter Berücksichtigung von Interpretierbarkeit und Skalierbarkeit.

Ein wichtiger Schwerpunkt liegt auf der Modellvalidierung und Qualitätsmessung. Sie definieren geeignete Metriken zur Bewertung der Modellqualität und führen Cross-Validation, Backtesting und Stabilitätsanalysen durch. Zusätzlich überwachen Sie die Modellperformance im Zeitverlauf und identifizieren Abweichungen zwischen Prognosen und Ist-Werten.

Sie unterstützen bei der Integration von Prognosemodellen in produktive AWS-Datenpipelines und arbeiten eng mit Data Engineers und BI-Entwicklern zusammen. Dabei stellen Sie eine hohe Datenqualität durch Plausibilitätsprüfungen und Ausreißeranalysen sicher.

Zu Ihren Aufgaben gehört auch die nachvollziehbare Dokumentation von Modellannahmen und die verständliche Kommunikation der Prognosegüte gegenüber Fachbereichen. Sie entwickeln bestehende Modelle kontinuierlich weiter und implementieren IT-Sicherheitsrichtlinien sowie regulatorische Anforderungen.

Voraussetzung sind mindestens 5 Jahre Erfahrung in der Konzeption, Implementierung und Validierung von Prognose- und Machine-Learning-Modellen.