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Data Scientist (m/w/d) Engineering
🏛 Ausgeschrieben von FERCHAU GmbHWir suchen einen erfahrenen Data Scientist (m/w/d) für unser Engineering-Team am Standort Mannheim. In dieser Position analysieren und werten Sie große Datenmengen zur Prozessoptimierung im Engineering-Umfeld aus und entwickeln datengetriebene Methoden für Logistik- und Distributionsprozesse.
Ihre Hauptaufgaben umfassen die Erstellung, Pflege und Optimierung von Datenmodellen mit Python, SQL und Databricks sowie die Anwendung statistischer Analysen und Machine-Learning-Verfahren zur Mustererkennung. Sie extrahieren relevante Informationen aus heterogenen Datensätzen und leiten Trends in operativen Prozessen mittels Data Analytics Tools wie Pandas oder NumPy ab. Darüber hinaus präsentieren Sie Analyseergebnisse und erstellen Visualisierungen mittels Power BI oder Tableau für verschiedene Stakeholder. Ein weiterer Schwerpunkt liegt in der Entwicklung automatisierter Workflows zur kontinuierlichen Prozessverbesserung.
Wir erwarten ein abgeschlossenes Studium der Informatik, Wirtschaftsinformatik, BWL oder einer vergleichbaren Fachrichtung. Berufserfahrung in der Logistikplanung mit Fokus auf Lager- und Distributionsprozesse ist wünschenswert. Fundierte Kenntnisse in Python und SQL sowie idealerweise Erfahrung mit Databricks-Plattformen sind erforderlich. Praxiserfahrung mit Data Analytics Tools wie pandas oder scikit-learn sowie Kenntnisse im Umgang mit Big Data Technologien wie Spark oder Hadoop sind von Vorteil. Sie sollten Erfahrung in der Modellierung komplexer Datenstrukturen und deren Validierung mitbringen sowie gängige Methoden des maschinellen Lernens beherrschen. Verhandlungssichere Deutsch- und Englischkenntnisse runden Ihr Profil ab.
Skills erklärt
- Python
- Universelle Programmiersprache für Webentwicklung, Datenanalyse, Automatisierung und künstliche Intelligenz.
- SQL
- Programmiersprache zur Abfrage und Verwaltung von Daten in Datenbanken.
- Databricks
- Plattform für Datenverarbeitung und Machine Learning basierend auf Apache Spark; wird für Big-Data-Analysen und kollaborative Datenarbeit eingesetzt.
- Data Analytics
- Analyse von Datenmengen zur Gewinnung von Erkenntnissen, Mustern und Handlungsempfehlungen für geschäftliche Entscheidungen.
- Machine Learning
- Teilgebiet der künstlichen Intelligenz, bei dem Systeme aus Daten lernen und Muster erkennen, um Vorhersagen zu treffen oder Entscheidungen zu automatisieren.
- Pandas
- Python-Bibliothek zur Datenanalyse und -manipulation, die Datenstrukturen wie DataFrames für tabellarische Daten bereitstellt.
- NumPy
- Python-Bibliothek für numerische Berechnungen und Datenverarbeitung; wird für mathematische Operationen auf großen Datenmengen verwendet.
- Power BI
- Ein Business-Intelligence-Tool von Microsoft zur Visualisierung und Analyse von Daten durch interaktive Dashboards und Berichte.
- Tableau
- Ein Business-Intelligence- und Datenvisualisierungs-Tool; wird zur Erstellung von interaktiven Dashboards und Berichten aus großen Datenmengen verwendet.
- Big Data
- Technologien und Methoden zur Verarbeitung, Speicherung und Analyse von sehr großen und komplexen Datenmengen.
- Spark
- Apache Spark ist ein Framework zur verteilten Datenverarbeitung großer Datenmengen; wird verwendet um Daten schnell zu analysieren und zu transformieren.
- Hadoop
- Open-Source-Framework für verteilte Verarbeitung großer Datenmengen auf Clustern von Computern.
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Häufige Fragen zu Nexus
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- Welche Projektplattformen werden unterstützt?
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