Deine Aufgaben:
- Entwicklung komplexer Datenprodukte, die in unsere Geschäftsprozesse eingebunden werden und unternehmerischen Mehrwert generieren
- Beurteilung und Aufbereitung relevanter Datenquellen
- Evaluierung, Implementierung und Optimierung geeigneter Algorithmen
- Zielgerichtet Anwendungen modernster Data Science-Techniken
- Integration von Modellen in produktive Software
- Industrialisierung der Modelle (MLOps, DevOps)
- Arbeit in interdisziplinären, agilen Projektteams
- Präsentation von Ergebnissen vor Stakeholdern
Dein Profil:
- Abgeschlossenes Hochschulstudium im Bereich Data Science, Mathematik, Statistik, Informatik, Physik oder einer themenverwandten Fachrichtung
- Idealerweise mehrjährige Berufserfahrung als Machine Learning Engineer oder Data Scientist
- Praktische Erfahrung mit Forecasting- und Pricing-Anwendungsfällen und den gängigen Modellen (Gradient Boosting Machine, Neuronale Netze, (S)ARIMA, Prophet)
- Sehr gute Kenntnisse in der Anwendung von Machine Learning, Optimierungs- und Data Mining-Methoden (z.B. mit Python, Spark)
- Idealerweise Erfahrung mit verteilten Machine Learning Frameworks und Model-Lifecycle-Management (z.B. MLFlow)
- Praktische Kenntnisse in der Entwicklung mit Python und idealerweise Kenntnisse im Softwareentwicklungszyklus (z.B. CI/CD, DevOps, Testing)
- Kenntnisse in Big Data (SQL, Spark/Databricks) und Cloud Technologien (Azure, GCP)
- Erfahrung mit Methoden der agilen Softwareentwicklung
- Fähigkeit, komplexe Fragestellungen und Szenarien zu verstehen, detailliert zu analysieren und die gewonnenen Erkenntnisse einem nicht-technischen Publikum verständlich zu präsentieren
- Sehr gute Englisch- und Deutschkenntnisse (C1-Niveau)