Deep Learning Innovation Officer
🏛 Ausgeschrieben von RecruitWir suchen einen erfahrenen Deep Learning Innovation Officer, der eine entscheidende Rolle bei der Wertschöpfung aus Datenbeständen übernimmt. In dieser Position arbeiten Sie eng mit funktionsübergreifenden Teams zusammen, einschließlich Business-Stakeholdern, Dateningenieuren und Analysten, um datengetriebene Strategien zu entwickeln, Vorhersagemodelle zu erstellen und umsetzbare Erkenntnisse zu liefern.
Ihre Hauptaufgaben umfassen die Analyse und Interpretation komplexer Datensätze zur Extraktion bedeutungsvoller Erkenntnisse und Trends, die Geschäftsstrategien informieren. Sie entwickeln, implementieren und optimieren Machine Learning-Modelle zur Lösung spezifischer Geschäftsherausforderungen und bleiben stets auf dem neuesten Stand der Entwicklungen in Data Science, Machine Learning und KI-Technologien.
Zu Ihren Verantwortlichkeiten gehört die Bereitstellung umsetzbarer Empfehlungen für Stakeholder basierend auf Ihren Analysen und Datenmodellierungsarbeiten. Sie entwerfen und führen Experimente durch (A/B-Tests, Hypothesentests) zur Verbesserung von Entscheidungsprozessen und visualisieren Daten und Ergebnisse mit Tools wie Tableau oder Power BI.
Wir erwarten mindestens 5 Jahre Erfahrung in Data Science oder Analytics mit nachweislicher Erfolgsbilanz. Erforderlich sind starke Kenntnisse in Python, R, SQL sowie Erfahrung mit Machine Learning-Algorithmen und statistischer Modellierung. Ausgezeichnete Problemlösungsfähigkeiten und die Fähigkeit, komplexe Erkenntnisse sowohl technischen als auch nicht-technischen Stakeholdern klar zu kommunizieren, sind essentiell. Ein Abschluss in Data Science, Informatik, Statistik oder verwandten Bereichen wird vorausgesetzt.
Skills erklärt
- Python
- Universelle Programmiersprache für Webentwicklung, Datenanalyse, Automatisierung und künstliche Intelligenz.
- R
- R ist eine Programmiersprache und Umgebung für statistische Analysen, Datenvisualisierung und wissenschaftliches Rechnen.
- SQL
- Programmiersprache zur Abfrage und Verwaltung von Daten in Datenbanken.
- Machine Learning
- Teilgebiet der künstlichen Intelligenz, bei dem Systeme aus Daten lernen und Muster erkennen, um Vorhersagen zu treffen oder Entscheidungen zu automatisieren.
- Statistical Modeling
- Mathematische Methode zur Analyse von Daten und Vorhersage von Mustern; wird verwendet, um aus Datensätzen Erkenntnisse zu gewinnen und Szenarien zu simulieren.
- Data Preprocessing
- Vorbereitung und Bereinigung von Rohdaten für Analyse oder maschinelles Lernen durch Normalisierung, Fehlerbehandlung und Formatierung.
- Tableau
- Ein Business-Intelligence- und Datenvisualisierungs-Tool; wird zur Erstellung von interaktiven Dashboards und Berichten aus großen Datenmengen verwendet.
- Power BI
- Ein Business-Intelligence-Tool von Microsoft zur Visualisierung und Analyse von Daten durch interaktive Dashboards und Berichte.
- Data Visualization
- Darstellung von Daten in grafischer Form wie Diagrammen oder Karten, um Muster und Erkenntnisse verständlicher zu machen.
- A/B-Testing
- Testmethode, bei der zwei Varianten einer Lösung parallel getestet werden, um die bessere Variante zu ermitteln.
- Data Science
- Interdisziplinäres Feld, das Daten analysiert und interpretiert, um Erkenntnisse zu gewinnen und datengestützte Entscheidungen zu treffen.
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Häufige Fragen zu Nexus
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