Senior Data Scientist – AI-Native
🏛 Ausgeschrieben von Darwin RecruitmentEin führendes Medien- und Verlagsunternehmen sucht einen erfahrenen Senior Data Scientist mit AI-nativer Denkweise. In dieser hybriden Position in New York werden Sie an der unternehmensweiten Integration von AI-Orchestrierung beteiligt sein und traditionelle Data-Science-Expertise mit modernen agentengestützten AI-Workflows kombinieren.
Sie arbeiten eng mit den Teams für Produktentwicklung, Engineering, Redaktion und Revenue zusammen, um Machine Learning und agentenbasierte AI-Lösungen auf reale Geschäftsprobleme anzuwenden. Ihre Projekte umfassen Content-Empfehlungen, Audience-Segmentierung, Churn-Prediction, Customer-Lifetime-Value-Modellierung und erweiterte statistische Analysen.
Für diese Rolle bringen Sie mindestens 7 Jahre Erfahrung in Data Science mit. Sie verfügen über fundierte Kenntnisse in Python und SQL sowie nachgewiesene Erfolge beim Aufbau und der Produktionsbereitstellung von Machine-Learning-Modellen. Ihre Expertise erstreckt sich auf Scikit-learn, TensorFlow oder PyTorch sowie auf Big-Data-Technologien wie Spark oder BigQuery. Cloud-Erfahrung mit GCP oder AWS ist erforderlich.
Ein Kernaspekt dieser Position ist Ihre praktische Erfahrung mit AI-gestützter Entwicklung und agentengestützten Workflows – nicht nur gelegentliche Nutzung von Standard-Tools, sondern echte Hands-on-Anwendung auf reale Geschäftsfälle. Sie haben nachgewiesen, dass Sie AI-Agenten prototypisieren und implementieren können.
Darüber hinaus zeichnen Sie sich durch starke Stakeholder-Kommunikation aus und haben Erfahrung in der funktionsübergreifenden Zusammenarbeit. Führungserfahrung ist von Vorteil.
Diese 12-monatige Freelance-Position bietet die Gelegenheit, an der Transformation eines etablierten Medienunternehmens durch AI-Technologie mitzuwirken.
Skills erklärt
- Data Science
- Interdisziplinäres Feld, das Daten analysiert und interpretiert, um Erkenntnisse zu gewinnen und datengestützte Entscheidungen zu treffen.
- 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.
- GCP
- Google Cloud Platform ist die Cloud-Computing-Infrastruktur von Google für Hosting, Datenverarbeitung und verschiedene Cloud-Services.
- AWS
- Amazon Web Services, Cloud-Plattform für Bereitstellung von Rechenleistung, Speicher, Datenbanken und weiteren IT-Services.
- AI-Assisted Development
- Einsatz von künstlicher Intelligenz zur Unterstützung bei der Softwareentwicklung, etwa durch automatische Code-Vorschläge oder Fehleranalyse.
- NLP
- Natural Language Processing; Technologie zur automatisierten Verarbeitung und Analyse von menschlicher Sprache durch Computer.
- Leadership
- Fähigkeit, Menschen zu führen, zu motivieren und zu leiten, um gemeinsame Ziele zu erreichen.
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Häufige Fragen zu Nexus
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- Welche Projektplattformen werden unterstützt?
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