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Data Scientist – Python, Machine Learning, AWS, Eisenbahn
🏛 Ausgeschrieben von Westhouse Consulting GmbHFür ein spannendes Projekt im Eisenbahnsektor suchen wir einen erfahrenen Data Scientist mit Schwerpunkt auf Python-Entwicklung und Machine Learning. Die Position bietet die Möglichkeit, remote zu arbeiten mit gelegentlichen Vor-Ort-Terminen.
Ihre Hauptaufgaben umfassen die Durchführung komplexer Datenanalysen zur Identifikation relevanter Einflussfaktoren für Prognosemodelle. Sie werden große Datenmengen mit Python (pandas, polars) und SQL aufbereiten, explorieren und transformieren sowie robuste Features zur Verbesserung der Modellgüte entwickeln.
Ein zentraler Bereich Ihrer Tätigkeit ist die Konzeption, Implementierung und das Training statistischer Modelle sowie Machine-Learning- und Zeitreihenmodelle wie Regression und Neural Networks. Dabei wählen Sie geeignete Modellansätze basierend auf Datenlage und fachlicher Fragestellung unter Berücksichtigung von Interpretierbarkeit und Skalierbarkeit.
Zur Qualitätssicherung definieren und berechnen Sie geeignete Metriken zur Bewertung der Modellqualität und führen Cross-Validation, Backtesting sowie Stabilitätsanalysen durch. Der systematische Vergleich unterschiedlicher Modellansätze und die Überwachung der Performance im Zeitverlauf gehören ebenso zu Ihren Aufgaben.
Sie unterstützen bei der Integration von Prognosemodellen in produktive AWS-Datenpipelines und arbeiten eng mit Data Engineers und BI-Entwicklern zusammen. Die Sicherstellung hoher Datenqualität durch Plausibilitätsprüfungen und Ausreißeranalysen sowie die nachvollziehbare Dokumentation von Modellannahmen und -ergebnissen runden Ihr Aufgabenspektrum ab.
Die Position erfordert fundierte Kenntnisse in Python, Machine Learning, statistischen Modellen und AWS-Services sowie Erfahrung im Eisenbahnbereich.
Skills erklärt
- Python
- Universelle Programmiersprache für Webentwicklung, Datenanalyse, Automatisierung und künstliche Intelligenz.
- Polars
- Ein modernes Python-Framework zur schnellen Datenverarbeitung und -analyse; dient als Alternative zu Pandas mit besserer Performance bei großen Datenmengen.
- Pandas
- Python-Bibliothek zur Datenanalyse und -manipulation, die Datenstrukturen wie DataFrames für tabellarische Daten bereitstellt.
- Machine Learning
- Teilgebiet der künstlichen Intelligenz, bei dem Systeme aus Daten lernen und Muster erkennen, um Vorhersagen zu treffen oder Entscheidungen zu automatisieren.
- AWS
- Amazon Web Services, Cloud-Plattform für Bereitstellung von Rechenleistung, Speicher, Datenbanken und weiteren IT-Services.
- SQL
- Programmiersprache zur Abfrage und Verwaltung von Daten in Datenbanken.
- 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.
- Eisenbahn
- Dies bezeichnet Erfahrung oder Spezialisierung in der Eisenbahnindustrie, etwa in Betrieb, Instandhaltung, Signaltechnik oder Verkehrssystemen.
- Datenanalyse
- Prozess der Untersuchung, Bereinigung und Interpretation von Daten zur Gewinnung von Erkenntnissen und Unterstützung von Entscheidungen.
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