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Data Scientist (m/w/d)
🏛 Ausgeschrieben von DIS AGAls Data Scientist entwickeln Sie datenbasierte Lösungen und Machine Learning-Modelle, die Geschäftsprozesse nachhaltig verbessern. Sie arbeiten von der Anforderungsanalyse über Modellentwicklung bis hin zur Visualisierung und Projektleitung – mit Fokus auf praxistaugliche KI-Anwendungen.
Ihre Aufgaben umfassen die Aufnahme fachlicher Anforderungen, Identifikation von Inkonsistenzen und Aufstellung von Hypothesen. Sie wählen statistische Modelle aus, entwickeln diese weiter und optimieren Machine Learning-Algorithmen. Dabei bereiten Sie Datenbestände auf, konsolidieren und bereinigen diese für weitere Analysen. Die Visualisierung von Datenerkenntnissen und Erstellung praxistauglicher Dashboards gehört ebenso zu Ihren Tätigkeiten wie die Leitung von Data-Science-Projekten inklusive Gestaltung des Vorgehensmodells. Zusätzlich konzipieren und führen Sie KI-Workshops durch, präsentieren Ergebnisse und sorgen für den Wissenstransfer.
Wir erwarten eine abgeschlossene IT- oder kaufmännische Ausbildung bzw. ein entsprechendes Studium oder vergleichbare Qualifikation. Erfahrung als Data Scientist mit Machine Learning und statistischer Modellierung sind ebenso erforderlich wie sichere Kenntnisse in Datenaufbereitung, -visualisierung und ML-Algorithmen. Projektmanagement-Kompetenz für datengetriebene Projekte, analytische Stärken zur Hypothesenbildung sowie Kommunikationsfähigkeit für Workshops und Stakeholder-Präsentationen runden Ihr Profil ab. Programmierkenntnisse in Python oder R und Erfahrung mit ML-Frameworks sind Voraussetzung.
Wir bieten Ihnen die Mitarbeit in einem wachsenden und zukunftsorientierten Umfeld der Telekommunikation mit Remote-Anteil von bis zu 100%, 30 Tage Urlaub, flexible Arbeitszeiten und ein attraktives Gehaltspaket.
Skills erklärt
- Machine Learning
- Teilgebiet der künstlichen Intelligenz, bei dem Systeme aus Daten lernen und Muster erkennen, um Vorhersagen zu treffen oder Entscheidungen zu automatisieren.
- Python
- Universelle Programmiersprache für Webentwicklung, Datenanalyse, Automatisierung und künstliche Intelligenz.
- R
- R ist eine Programmiersprache und Umgebung für statistische Analysen, Datenvisualisierung und wissenschaftliches Rechnen.
- Datenaufbereitung
- Prozess der Bereinigung, Strukturierung und Transformation von Rohdaten in ein nutzbares Format; wird durchgeführt, um Daten für Analyse, Reporting oder weitere Verarbeitung vorzubereiten.
- Datenvisualisierung
- Grafische Darstellung von Daten durch Diagramme, Grafiken und Dashboards zur besseren Verständlichkeit und Analyse.
- Statistische Modellierung
- Die Erstellung mathematischer Modelle, um Muster in Daten zu erkennen und Vorhersagen oder Analysen durchzuführen.
- ML-Frameworks
- Softwarebibliotheken und Werkzeuge wie TensorFlow oder PyTorch zur Entwicklung und zum Training von Machine-Learning-Modellen.
- Projektmanagement
- Planung, Koordination und Überwachung von Projekten, um diese termingerecht, im Budget und mit der geforderten Qualität abzuschließen.
- KI-Workshops
- Schulungs- und Diskussionsveranstaltungen zu Künstlicher Intelligenz und deren Anwendungen; werden durchgeführt, um Wissen über KI-Technologien zu vermitteln und Anwendungsfälle zu entwickeln.
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