Data Scientist / Analytics Specialist

Das brauchst du

Gesucht wird daher weniger ein klassischer Data Engineer, sondern vielmehr ein Profil mit starkem analytischem Verständnis, solider Software-Engineering-Basis und der Fähigkeit, komplexe Fragestellungen gemeinsam mit Business-Stakeholdern in konkrete Lösungen zu überführen. /ppIn dieser Rolle arbeitest du an der Schnittstelle zwischen Business, Data und Technologie.

Du analysierst komplexe Daten, entwickelst datenbasierte Entscheidungsgrundlagen und setzt Analytics- sowie Machine-Learning-Lösungen um. /pulliAnalyse, Aufbereitung und Interpretation komplexer Datenbestände /liliEntwicklung von Analytics-, Reporting- und Machine-Learning-Lösungen mit Python und SQL /liliUmsetzung von Use Cases im Bereich Predictive Analytics, Advanced Analytics und AI/ML /liliEnge Zusammenarbeit mit Business-Stakeholdern zur Aufnahme, Strukturierung und Übersetzung fachlicher Anforderungen /liliEntwicklung von Prototypen, Modellen und produktionsnahen Lösungen /liliValidierung, Optimierung und Dokumentation von Modellen und analytischen Ansätzen /liliUnterstützung bei der Automatisierung datengetriebener Prozesse /liliErstellung verständlicher Präsentationen und Handlungsempfehlungen für Fachbereiche und Management /liliZusammenarbeit mit Data-, IT- und Engineering-Teams im Rahmen der technischen Umsetzung /liliNutzung moderner Entwicklungsprozesse mit Git und Software-Engineering-Best-Practices /li /ulh3Anforderung: /h3ulliSehr gute Kenntnisse in Python für Datenanalyse, Machine Learning und Automatisierung /liliSehr gute Kenntnisse in SQL und sicherer Umgang mit relationalen Datenbanken /liliFundierte Erfahrung in Analytics, Data Science und Machine Learning /liliErfahrung mit gängigen Python-Libraries wie Pandas, NumPy, scikit-learn, PyTorch oder TensorFlow /liliSolides Verständnis von Softwareentwicklung, sauberem Code, Git und strukturiertem Entwicklungsprozess /liliFähigkeit, komplexe fachliche Anforderungen zu verstehen und in datengetriebene Lösungen zu übersetzen /liliErfahrung in der Kommunikation mit Business-Stakeholdern und Management /liliSehr gute Deutschkenntnisse sowie gute Englischkenntnisse /liliAnalytische, strukturierte und lösungsorientierte Arbeitsweise /liliFähigkeit, eigenständig zu arbeiten und Themen von der Analyse bis zur Umsetzung voranzutreiben /liliErfahrung mit Spark oder verteilten Datenverarbeitungssystemen (nice-to-have) /liliErfahrung mit Kubernetes oder containerisierten Umgebungen (nice-to-have) /liliErfahrung mit Airflow oder vergleichbaren Workflow-Orchestrierungstools (nice-to-have) /liliErfahrung mit MLflow oder MLOps-Prozessen (nice-to-have) /liliErfahrung im Finanz-, Banking-, Risk-, Investment- oder Reporting-Umfeld (nice-to-have) /liliErfahrung mit Cloud-Plattformen wie AWS, GCP oder Azure (nice-to-have) /liliErfahrung mit Generative AI, LLMs oder AI-basierten Business-Lösungen (nice-to-have) /liliErfahrung mit BI-Tools oder Management-Reporting (nice-to-have) /li /ul /p #J-18808-Ljbffr

Darum lohnt es sich

Der Fokus der Rolle liegt klar auf der Entwicklung datengetriebener Analysen, Machine-Learning-Use-Cases und Business-naher Analytics-Lösungen. ppFür unseren Kunden suchen wir eine erfahrene und analytisch starke Persönlichkeit im Bereich Data Science, Analytics und Machine Learning.