Data Scientist (m/w/d)

Das ist der Job

Du erstellst und realisierst Konzepte für ML- und AI-Lösungen und setzt diese selbstständig oder im Team in Zusammenarbeit mit unseren Kunden um.

Fachgebiet: Data Analytics Geschäftsbereich: Technologie & Services Karrierelevel: Professional, Young Professional Unternehmen: Robotron Vertrag: unbefristet Land: Deutschland Jobkategorie: IT-Service Standort: Dresden Zeitmodell: Vollzeit Das erwartet dich Erstellung von Datenpipelines Implementierung von ETL-Prozessen und Anbindung von Datenquellen Bereitstellung von Visualisierungen und Dashboards Erstellen von Regeln, Entscheidungsbäume und neuronale Netze Generieren und Trainieren von AI-Modellen Organisatorische und fachliche Kompetenz bei der Kundenberatung zu Infrastruktur und betrieblichen Themen Durchführung von Workshops und Erstellung technischer Dokumentationen Das bringst du mit eine abgeschlossene IT-Ausbildung (z.

Das brauchst du

Studium der Informatik, Fachinformatiker/in für Systemintegration oder vergleichbare Ausbildung) Erfahrungen mit den Datenplattformen Splunk und Elasticsearch Kenntnisse in der Script‑Programmierung (Shell, Perl, Python, SQL) Grundlagen in der Verwendung von regulären Ausdrücken Erfahrungen mit Data‑Science‑Frameworks (z.

Darum lohnt es sich

Für unser Team suchen wir zum nächstmöglichen Zeitpunkt einen Data Scientist im Bereich Technologie und Services.

TensorFlow, PyTorch) analytisches Verständnis, profunde Kommunikationsfähigkeiten und eine teamorientierte, aber auch selbständige Arbeitsweise ausgeprägte Service‑ und Kundenorientierung mit ständiger Weiterbildungsbereitschaft Interesse zur Zertifizierung in der eingesetzten Technologie #J-18808-Ljbffr Stellenbeschreibung Als Data Scientist (m/w/d) im Bereich Technologie und Services analysierst du bereitgestellte Datenströme.

Dabei schaffst du aus Rohdaten eine strukturierte Datenbasis für weitere tiefgreifende Datenanalysen. Mit Hilfe von Methoden des maschinellen Lernens sowie Künstlicher Intelligenz gelingt es dir, Muster zu erkennen, Vorhersagen zu treffen sowie Empfehlungen aufgrund der zur Verfügung stehenden Daten auszusprechen.

Um die Datenqualität im Betrieb zu gewährleisten bzw. zu erhöhen, passt du regelmäßig Modelle und Algorithmen an.