[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"project-data-scientist":3,"similar-data-scientist":36},{"id":4,"slug":5,"title":6,"skills":7,"budget":20,"duration":21,"location":22,"onsitePercent":23,"contractType":24,"foundAt":25,"category":26,"description":30,"rawText":31,"webTitle":6,"webText":32,"language":33,"projectId":34,"sourceUrl":35},5360,"data-scientist","Data Scientist",[8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19],"Python","SQL","Machine Learning","Datenanalyse","AWS","pandas","polars","Zeitreihenmodelle","Feature Engineering","Modellvalidierung","Cross-Validation","Neural Networks",null,"7 Monate","Berlin",50,"contracting","2026-05-22T07:25:35+00:00",{"id":27,"slug":28,"label":29},3,"ai_ml","AI & Machine Learning","Entwicklung und Implementierung von Prognose- und Machine-Learning-Modellen mit Python und SQL. Datenanalyse, Feature Engineering und Modellvalidierung für produktionsnahe Anwendungen. Integration in AWS-Datenpipelines und Kommunikation der Ergebnisse an Fachbereiche.","Data Scientist\nProjektnummer: FE95-89355-BPBK-CO\nStandort: Berlin, Berlin\nArbeitsweise: Hybrid\nLaufzeit: 7 Monate\nStartdatum: 01.06.2026\n\nDeine Aufgaben und Tätigkeiten:\n- Datenanalyse & Feature Engineering: Durchführung komplexer, anlassbezogener Datenanaly-sen zur Identifikation relevanter Einflussfaktoren für Prognosemodelle. Aufbereitung, Exploration und Transformation großer Datenmengen unter Einsatz von Python (z. B. pandas, polars) sowie SQL. Entwicklung robuster Features zur Verbesserung der Modellgüte.\n\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\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\n- Modellvergleich & Performance-Monitoring: Systematischer Vergleich unterschiedlicher Model-lansätze anhand standardisierter Evaluationsframeworks. Überwachung der Modellperformance im Zeitverlauf (Model Drift, Data Drift) sowie Identifikation von Abweichungen zwischen Prognosen und Ist-Werten.\n\n- Operationalisierung & Integration: Unterstützung bei der Integration von Prognosemodellen in produktive Datenpipelines in AWS und analytische Anwendungen. Zusammenarbeit mit Data En-gineers und BI-Entwickler zur Bereitstellung von Modellergebnissen für Reporting-, Planungs- und Entscheidungsprozesse.\n\n- Datenqualität & Modellrobustheit: Sicherstellung einer hohen Datenqualität als Grundlage ver-lässlicher Prognosen durch Plausibilitätsprüfungen, Ausreißeranalysen und Missing-Data-Kon-zepte. Bewertung der Sensitivität von Modellen gegenüber Datenänderungen und Annahmen.\n\n- Dokumentation & Kommunikation: Nachvollziehbare Dokumentation von Modellannahmen, Trainingsprozessen und Qualitätsergebnissen. Aufbereitung und verständliche Kommunikation der Prognosegüte, Unsicherheiten und Limitationen gegenüber Fachbereichen und Management.\n\n- Kontinuierliche Verbesserung: Iterative Weiterentwicklung bestehender Modelle auf Basis neuer Daten, Feedback aus den Fachbereichen und veränderter Rahmenbedingungen. 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Sie werden komplexe Datenanalysen durchführen und innovative Prognose- sowie Machine-Learning-Modelle entwickeln.\n\nIhre Hauptaufgaben umfassen die Durchführung anlassbezogener Datenanalysen zur Identifikation relevanter Einflussfaktoren für Prognosemodelle. Sie bereiten große Datenmengen mit Python und SQL auf, explorieren diese und transformieren sie für weitere Analysen. Dabei entwickeln Sie robuste Features zur Verbesserung der Modellgüte.\n\nSie konzipieren und implementieren statistische Modelle sowie Machine-Learning- und Zeitreihenmodelle wie Regression und Neural Networks. Die Auswahl geeigneter Modellansätze erfolgt abhängig von Datenlage und fachlicher Fragestellung unter Berücksichtigung von Interpretierbarkeit und Skalierbarkeit.\n\nEin wichtiger Schwerpunkt liegt auf der Modellvalidierung und Qualitätsmessung. Sie definieren geeignete Metriken zur Bewertung der Modellqualität und führen Cross-Validation, Backtesting und Stabilitätsanalysen durch. Zusätzlich überwachen Sie die Modellperformance im Zeitverlauf und identifizieren Abweichungen zwischen Prognosen und Ist-Werten.\n\nSie unterstützen bei der Integration von Prognosemodellen in produktive AWS-Datenpipelines und arbeiten eng mit Data Engineers und BI-Entwicklern zusammen. Dabei stellen Sie eine hohe Datenqualität durch Plausibilitätsprüfungen und Ausreißeranalysen sicher.\n\nZu Ihren Aufgaben gehört auch die nachvollziehbare Dokumentation von Modellannahmen und die verständliche Kommunikation der Prognosegüte gegenüber Fachbereichen. Sie entwickeln bestehende Modelle kontinuierlich weiter und implementieren IT-Sicherheitsrichtlinien sowie regulatorische Anforderungen.\n\nVoraussetzung sind mindestens 5 Jahre Erfahrung in der Konzeption, Implementierung und Validierung von Prognose- und Machine-Learning-Modellen.","de","FE95-89355-BPBK-CO","https:\u002F\u002Ftouch.ferchau.com\u002Fde\u002Fde\u002Fprojekt\u002F504889",{"items":37},[38,56,65,80,93,111,126,150,171,184,198,208,233,243,258],{"id":39,"slug":40,"title":41,"skills":42,"budget":51,"duration":20,"location":20,"onsitePercent":52,"contractType":53,"foundAt":54,"category":55},5770,"deep-learning-innovation-officer","Deep Learning Innovation Officer",[8,43,9,10,44,45,46,47,48,49,50],"R","Statistical Modeling","Data Preprocessing","Tableau","Power BI","Data Visualization","A\u002FB Testing","Data Science","100000\u002FJahr",0,"permanent","2026-05-22T18:10:30+00:00",{"id":27,"slug":28,"label":29},{"id":57,"slug":58,"title":59,"skills":60,"budget":20,"duration":20,"location":20,"onsitePercent":20,"contractType":24,"foundAt":63,"category":64},5490,"kiberater-mwd-produktionsumfeld","KI‑Berater (m\u002Fw\u002Fd) – Produktionsumfeld",[61,62],"KI-Beratung","Produktionsumfeld","2026-05-22T13:35:14+00:00",{"id":27,"slug":28,"label":29},{"id":66,"slug":67,"title":68,"skills":69,"budget":20,"duration":20,"location":77,"onsitePercent":20,"contractType":24,"foundAt":78,"category":79},5423,"ai-machine-learning-program-transformation-lead-mfd","AI & Machine Learning Program & Transformation Lead (m\u002Ff\u002Fd)",[70,10,71,72,73,74,75,76],"AI","Generative AI","Automation","Stakeholder Management","Program Management","AI\u002FML Governance","Enterprise Architecture","Stuttgart","2026-05-22T11:07:20+00:00",{"id":27,"slug":28,"label":29},{"id":81,"slug":82,"title":83,"skills":84,"budget":88,"duration":89,"location":90,"onsitePercent":23,"contractType":24,"foundAt":91,"category":92},5390,"ai-consultantengineer","AI consultant\u002FEngineer",[70,85,86,87],"Microsoft AI stack","MS-Foundry","Dutch language","Negotiable","6 months initial contract with intention to extend","Noord Brabant","2026-05-22T09:40:40+00:00",{"id":27,"slug":28,"label":29},{"id":94,"slug":95,"title":96,"skills":97,"budget":20,"duration":108,"location":20,"onsitePercent":52,"contractType":24,"foundAt":109,"category":110},5369,"lead-developer-architekt-mwd-amazon-connect-conversational-ai-remote","Lead Developer\u002F Architekt (m\u002Fw\u002Fd) Amazon Connect \u002F Conversational AI - 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