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Fullstack-Entwickler Data Science / AI (m/w/d)
🏛 Ausgeschrieben von FERCHAU GmbHWir suchen einen erfahrenen Fullstack-Entwickler mit Schwerpunkt Data Science und Künstliche Intelligenz für die Entwicklung innovativer, datengetriebener Softwareprodukte. Der Standort ist Offenbach, Hessen, mit flexibler hybrider Arbeitsweise.
In dieser Rolle entwickeln Sie Backend-Lösungen in Python und überführen komplexe (finanz-)mathematische Modelle in produktive Anwendungen. Sie konzipieren und implementieren APIs, führen Datenmodellierungen durch und arbeiten an Business-Case-Modellierungen, Szenarioanalysen und Monte-Carlo-Simulationen. Dabei gewährleisten Sie Datenvalidierung, umfassendes Testing und reproduzierbare Workflows. Sie dokumentieren die Softwarearchitektur unter Einhaltung regulatorischer Vorgaben und arbeiten mit externen Stakeholdern an der Integration produktiver Anwendungen zusammen.
Ihr Profil: Abgeschlossenes Studium in (Wirtschafts-)Informatik, Mathematik oder vergleichbare Qualifikation. Mehrjährige Berufserfahrung als Fullstack-Entwickler mit Python (NumPy, Pandas, SciPy, scikit-learn) und Expertise in ML-/AI-Frameworks wie PyTorch, TensorFlow oder Keras. Fundierte Kenntnisse in Softwarearchitektur, API-Design und Finanzmodellen (Cash Flow, P&L, KPI-Berechnung, NPV/IRR/ROI). Erfahrung mit Cloud-Plattformen (AWS, Azure), SQL- und NoSQL-Datenbanken, Git-Versionierung, Docker und CI/CD-Pipelines. Grundlegende Frontend-Kenntnisse (HTML, CSS, JavaScript, idealerweise TypeScript mit Angular oder React) sind erforderlich. Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse runden Ihr Profil ab.
Skills erklärt
- Python
- Universelle Programmiersprache für Webentwicklung, Datenanalyse, Automatisierung und künstliche Intelligenz.
- Fullstack-Entwicklung
- Softwareentwicklung über alle Schichten einer Anwendung hinweg, von der Benutzeroberfläche (Frontend) über die Geschäftslogik bis zur Datenbank (Backend).
- NumPy
- Python-Bibliothek für numerische Berechnungen und Datenverarbeitung; wird für mathematische Operationen auf großen Datenmengen verwendet.
- Pandas
- Python-Bibliothek zur Datenanalyse und -manipulation, die Datenstrukturen wie DataFrames für tabellarische Daten bereitstellt.
- SciPy
- Python-Bibliothek für wissenschaftliche Berechnungen und numerische Methoden; wird für mathematische Simulationen, Optimierung und Datenanalyse eingesetzt.
- Scikit-learn
- Python-Bibliothek für maschinelles Lernen, die vorgefertigte Algorithmen für Klassifizierung, Regression und Datenanalyse bereitstellt.
- PyTorch
- Open-Source-Framework für Machine Learning und künstliche Intelligenz, das vor allem für Deep Learning und Datenverarbeitung verwendet wird.
- TensorFlow
- Open-Source-Bibliothek von Google für Machine Learning und künstliche Intelligenz; wird verwendet, um neuronale Netze zu trainieren und Vorhersagemodelle zu entwickeln.
- API-Design
- Gestaltung von Schnittstellen (APIs), die es Anwendungen ermöglichen, miteinander zu kommunizieren und Daten auszutauschen.
- Softwarearchitektur
- Planung und Strukturierung von Softwaresystemen hinsichtlich Komponenten, Schnittstellen und Abhängigkeiten.
- SQL
- Programmiersprache zur Abfrage und Verwaltung von Daten in Datenbanken.
- NoSQL
- Datenbanktyp, der Daten nicht in Tabellen speichert, sondern in flexiblen Formaten wie Dokumenten oder Key-Value-Paaren; geeignet für große, unstrukturierte Datenmengen.
- Docker
- Software-Plattform zur Containerisierung, die Anwendungen mit ihren Abhängigkeiten in isolierten Umgebungen verpackt.
- CI/CD
- Automatisierte Prozesse für kontinuierliche Integration von Code-Änderungen und kontinuierliche Bereitstellung von Software-Updates.
- AWS
- Amazon Web Services, Cloud-Plattform für Bereitstellung von Rechenleistung, Speicher, Datenbanken und weiteren IT-Services.
- Azure
- Cloud-Computing-Plattform von Microsoft für Hosting, Datenverarbeitung, Speicherung und verschiedene IT-Services.
- HTML
- Auszeichnungssprache zur Strukturierung von Inhalten im Web; wird eingesetzt, um Webseiten und deren Inhalte im Browser darzustellen.
- CSS
- Programmiersprache zur Gestaltung von Webseiten-Layouts, Farben und Schriftarten; wird zusammen mit HTML verwendet, um das Aussehen von Websites zu definieren.
- JavaScript
- Programmiersprache für die Entwicklung interaktiver Funktionen in Webbrowsern und zunehmend auch für Server-Anwendungen.
- TypeScript
- TypeScript ist eine Programmiersprache, die auf JavaScript aufbaut und zusätzlich Typisierung sowie erweiterte Funktionen für größere Projekte bietet.
- Angular
- JavaScript-Framework von Google zur Entwicklung von interaktiven, dynamischen Webanwendungen mit strukturiertem Code.
- React
- JavaScript-Framework zur Entwicklung von Benutzeroberflächen mit wiederverwendbaren Komponenten und reaktiver Datenverarbeitung.
- Finanzmodelle
- Mathematische Darstellungen von Finanzszenarien und -prognosen, verwendet für Planung, Analyse und Entscheidungsfindung in Unternehmen.
- Datenmodellierung
- Strukturierung und Darstellung von Datenbeziehungen in Datenbanken oder Informationssystemen; Grundlage für effiziente Datenverwaltung.
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Häufige Fragen zu Nexus
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- Welche Projektplattformen werden unterstützt?
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