Senior Data Scientist (AI-Native)
🏛 Ausgeschrieben von Darwin RecruitmentWir suchen einen erfahrenen Senior Data Scientist, der traditionelle Machine-Learning-Expertise mit modernen AI-nativen Entwicklungspraktiken verbindet. Dies ist keine Standard-Data-Science-Position, sondern eine Gelegenheit, AI-gestützte Lösungen zu gestalten, zu prototypisieren und bereitzustellen, die echte Geschäftsergebnisse liefern.
Der erfolgreiche Kandidat wird an der Entwicklung von KI-Lösungen in den Bereichen Content, Audience Engagement, Kundenverhaltenanalyse, Empfehlungssysteme, Produktivität und Automatisierung arbeiten. Sie werden eng mit Produkt-, Engineering-, Editorial- und Commercial-Teams zusammenarbeiten, um die nächste Generation von KI-gestützten Funktionen zu gestalten.
Geforderte Qualifikationen: - Mindestens 7 Jahre Senior Data Science Erfahrung in kommerziellen Umgebungen - Erfahrung mit AI-Tools wie Claude Code oder CodeX - Starke Programmierkenntnisse in Python und SQL - Nachgewiesene Erfahrung in Entwicklung, Bereitstellung und Wartung von Machine-Learning-Modellen in Produktionsumgebungen - Tiefes Verständnis von überwachtem und unüberwachtem Machine Learning (Regression, Klassifikation, Clustering, Predictive Modeling) - Praktische Erfahrung mit Scikit-learn, TensorFlow und/oder PyTorch - Erfahrung mit großen Datenmengen (Spark, BigQuery oder ähnliche Technologien) - Cloud-Plattform-Erfahrung, vorzugsweise Google Cloud Platform - Starke Stakeholder-Management-Fähigkeiten und Erfahrung in der Zusammenarbeit mit Business- und Technical-Teams - Nachgewiesene Führungsqualitäten und Fähigkeit, Produkt- und Geschäftsstrategie durch Daten zu beeinflussen
Dieser Hybrid-Position mit Standort in New York City ist ideal für Kandidaten mit Präferenz für NYC-basierte Arbeit. Es handelt sich um eine Freelance/Contractor-Position.
Skills erklärt
- Python
- Universelle Programmiersprache für Webentwicklung, Datenanalyse, Automatisierung und künstliche Intelligenz.
- 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.
- Scikit-learn
- Python-Bibliothek für maschinelles Lernen, die vorgefertigte Algorithmen für Klassifizierung, Regression und Datenanalyse bereitstellt.
- TensorFlow
- Open-Source-Bibliothek von Google für Machine Learning und künstliche Intelligenz; wird verwendet, um neuronale Netze zu trainieren und Vorhersagemodelle zu entwickeln.
- PyTorch
- Open-Source-Framework für Machine Learning und künstliche Intelligenz, das vor allem für Deep Learning und Datenverarbeitung verwendet wird.
- Spark
- Apache Spark ist ein Framework zur verteilten Datenverarbeitung großer Datenmengen; wird verwendet um Daten schnell zu analysieren und zu transformieren.
- BigQuery
- Cloud-basierte Datenbank von Google zur Speicherung und Analyse großer Datenmengen; ermöglicht schnelle SQL-Abfragen auf Terabyte-Datenmengen.
- Stakeholder Management
- Methode zur Identifikation, Analyse und Verwaltung der Interessen und Anforderungen aller an einem Projekt beteiligten Personen und Gruppen.
- Leadership
- Fähigkeit, Menschen zu führen, zu motivieren und zu leiten, um gemeinsame Ziele zu erreichen.
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Häufige Fragen zu Nexus
- Was ist Nexus und für wen ist es geeignet?
- Nexus richtet sich an selbstständige IT-Freelancer, die regelmäßig auf Projektausschreibungen antworten. Die Plattform automatisiert den gesamten Bewerbungsprozess – von der Analyse der Ausschreibung bis zum Versand der Bewerbung.
- Wie schreibt Nexus den Bewerbungstext?
- Nexus analysiert die Projektbeschreibung mit Claude (Anthropic) und gleicht die Anforderungen mit deinem hinterlegten Profil ab. Der generierte Text ist individuell, professionell und direkt versendbar – du kannst ihn vor dem Absenden noch anpassen.
- Welche Projektplattformen werden unterstützt?
- Nexus erhält Projekte direkt von Projektanbietern aus dem DACH-Raum – neue Ausschreibungen erscheinen automatisch in deiner Pipeline, ohne dass du Plattformen manuell durchsuchen musst.
- Kostet Nexus etwas?
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