Data Scientist (Python, SQL, AWS) (m/w/d) 95% remote
🏛 Ausgeschrieben von mund consulting AGFür ein spannendes Projekt im Bereich Transport und Logistik suchen wir einen erfahrenen Data Scientist (m/w/d) mit fundierter Expertise in Python, SQL und AWS. Die Position bietet eine hohe Flexibilität mit 95% Remote-Arbeit und ist als Projektarbeit mit einer Laufzeit bis Ende 2026 und Verlängerungsoption ausgelegt.
Ihre Hauptaufgaben umfassen die Durchführung komplexer Datenanalysen zur Identifikation relevanter Einflussfaktoren für Prognosemodelle sowie die Konzeption, Implementierung und das Training statistischer Modelle. Sie werden Modellvalidierung und Qualitätsmessung durchführen, indem Sie geeignete Metriken zur Bewertung der Modellqualität definieren und berechnen. Zusätzlich unterstützen Sie bei der Integration von Prognosemodellen in produktive Datenpipelines in der AWS-Umgebung.
Wir erwarten mehrjährige praktische Erfahrung in der Konzeption, Implementierung und Validierung von Prognose-, Machine-Learning- und Zeitreihenmodellen. Nachgewiesene Expertise mit Python, insbesondere pandas oder polars, zur Datenanalyse, Feature Engineering und Modellentwicklung ist ebenso erforderlich wie fundierte SQL-Kenntnisse zur Datenabfrage und -aufbereitung. Darüber hinaus sollten Sie über solide Kenntnisse in Modellvalidierung und Qualitätsmessung verfügen sowie mehrjährige Erfahrung in der verständlichen Aufbereitung und Kommunikation von Modellannahmen mitbringen.
Von Vorteil sind praktische Erfahrungen mit Graphdatenbanken, der Integration von Prognosemodellen in AWS-Datenpipelines sowie Kenntnisse in der Aufbereitung und Analyse von Daten aus der Leit- und Sicherungstechnik im Eisenbahnverkehr. Diese Position richtet sich ausschließlich an Kandidaten in einem festen Anstellungsverhältnis.
Skills erklärt
- Python
- Universelle Programmiersprache für Webentwicklung, Datenanalyse, Automatisierung und künstliche Intelligenz.
- SQL
- Programmiersprache zur Abfrage und Verwaltung von Daten in Datenbanken.
- AWS
- Amazon Web Services, Cloud-Plattform für Bereitstellung von Rechenleistung, Speicher, Datenbanken und weiteren IT-Services.
- 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.
- Polars
- Ein modernes Python-Framework zur schnellen Datenverarbeitung und -analyse; dient als Alternative zu Pandas mit besserer Performance bei großen Datenmengen.
- Datenanalyse
- Prozess der Untersuchung, Bereinigung und Interpretation von Daten zur Gewinnung von Erkenntnissen und Unterstützung von Entscheidungen.
- Feature Engineering
- Feature Engineering ist ein Verfahren im Machine Learning, bei dem Rohdaten in aussagekräftige Eingabevariablen für Modelle umgewandelt werden.
- Zeitreihenmodelle
- Statistische Methoden zur Analyse und Vorhersage von Daten, die zeitlich geordnet sind, etwa für Trends oder Prognosen.
- Modellvalidierung
- Prozess zur Überprüfung, ob ein Daten- oder Simulationsmodell korrekt und zweckmäßig ist; stellt sicher, dass Modelle realistische Ergebnisse liefern.
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