Dieses Projekt ist abgelaufen (seit 06.10.2026).
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Data Scientist
🏛 Ausgeschrieben von FERCHAU GmbHWir 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.
Skills erklärt
- Python
- Universelle Programmiersprache für Webentwicklung, Datenanalyse, Automatisierung und künstliche Intelligenz.
- SQL
- Programmiersprache zur Abfrage und Verwaltung von Daten in Datenbanken.
- Machine Learning
- Teilgebiet der künstlichen Intelligenz, bei dem Systeme aus Daten lernen und Muster erkennen, um Vorhersagen zu treffen oder Entscheidungen zu automatisieren.
- Datenanalyse
- Prozess der Untersuchung, Bereinigung und Interpretation von Daten zur Gewinnung von Erkenntnissen und Unterstützung von Entscheidungen.
- AWS
- Amazon Web Services, Cloud-Plattform für Bereitstellung von Rechenleistung, Speicher, Datenbanken und weiteren IT-Services.
- Pandas
- Python-Bibliothek zur Datenanalyse und -manipulation, die Datenstrukturen wie DataFrames für tabellarische Daten bereitstellt.
- Polars
- Ein modernes Python-Framework zur schnellen Datenverarbeitung und -analyse; dient als Alternative zu Pandas mit besserer Performance bei großen Datenmengen.
- Zeitreihenmodelle
- Statistische Methoden zur Analyse und Vorhersage von Daten, die zeitlich geordnet sind, etwa für Trends oder Prognosen.
- Feature Engineering
- Feature Engineering ist ein Verfahren im Machine Learning, bei dem Rohdaten in aussagekräftige Eingabevariablen für Modelle umgewandelt werden.
- Modellvalidierung
- Prozess zur Überprüfung, ob ein Daten- oder Simulationsmodell korrekt und zweckmäßig ist; stellt sicher, dass Modelle realistische Ergebnisse liefern.
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Häufige Fragen zu Nexus
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Ø 122 €/h (für diese Skills)
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