[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"project-data-scientist-python-polars-pandas-machine-learning-aws-eisenbahn-mwd":3,"similar-data-scientist-python-polars-pandas-machine-learning-aws-eisenbahn-mwd":34},{"id":4,"slug":5,"title":6,"skills":7,"budget":19,"duration":20,"location":21,"onsitePercent":22,"contractType":23,"foundAt":24,"category":25,"description":29,"rawText":30,"language":31,"projectId":32,"sourceUrl":33},1939,"data-scientist-python-polars-pandas-machine-learning-aws-eisenbahn-mwd","Data Scientist – Python (Polars & Pandas), Machine Learning, AWS, Eisenbahn (m\u002Fw\u002Fd)",[8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18],"Python","Polars","Pandas","Machine Learning","AWS","SQL","Zeitreihenmodelle","Feature Engineering","Modellvalidierung","Eisenbahn","Datenanalyse",null,"01.06.2026 - 31.12.2026","Frankfurt am Main",7,"contracting","2026-05-12T17:01:12+00:00",{"id":26,"slug":27,"label":28},3,"ai_ml","AI & Machine Learning","Data Scientist Position für komplexe Datenanalysen und Machine Learning Modelle im Eisenbahnbereich. 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Aufbereitung, Exploration und Transformation großer Datenmengen unter Einsatz von Python (z. B. pandas, polars) sowie SQL. Entwicklung robuster Features zur Verbesserung der Modellgüte.\n- Entwicklung von Prognose- & Machine-Learning-Modellen: Konzeption, Implementierung und Training statistischer Modelle sowie Machine-Learning- und Zeitreihenmodelle (z. B. Regression, Neural Networks). Auswahl geeigneter Modellansätze in Abhängigkeit von Datenlage und fachli-cher Fragestellung unter Berücksichtigung von Interpretierbarkeit und Skalierbarkeit.\n- Modellvalidierung & Qualitätsmessung: Definition, Berechnung und Interpretation geeigneter Metriken zur Bewertung der Modellqualität Durchführung von Cross-Validation, Backtesting und Stabilitätsanalysen zur Sicherstellung belastbarer und generalisierungsfähiger Prognosen.\n- Modellvergleich & Performance-Monitoring: Systematischer Vergleich unterschiedlicher Model-lansätze anhand standardisierter Evaluationsframeworks. 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