Als Data Scientist treibst Du gemeinsam mit Deinem Projekt-Team herausfordernde Datenprojekte voran. Du arbeitest sofort auf realen Daten und kritischen Problemen unserer Kunden. Typische Beispiele sind die Entwicklung von Recommendation Systems, Text Classification und Churn Prediction. In Data-Projekten beweist Du Expertise f r die Entwicklung von Algorithmen, ETL-Pipelines oder Data Lakes. Auf Augenh he arbeitest Du fach bergreifend gemeinsam mit unseren Kunden. Folgende T tigkeiten liegen in Deinem Aufgabenbereich: Entwicklung von technischen L sungen f r fachliche Herausforderungen unserer Kunden Aufbau von ETL-Prozessen, Data Warehouses und Datenmodellen Visualisierung und Aufbereitung der Ergebnisse sowie Ableitung von Handlungsempfehlungen Entwicklung und Optimierung von Machine-Learning-Modellen Deployment in Cloud-Systemen und Begleitung von Praxis-Tests Bei uns bist Du richtig, wenn Du wissbegierig bist und Lust hast, Dich als Data Scientist anspruchsvollen Problemen zu stellen und innovative L sungen zu entwickeln. Wir sind kein Fan von starren Profilen. Um Dir trotzdem eine Idee zu geben, hier einige Skills, die Deine zuk nftigen Kolleg*innen h ufig mitbringen: Studium oder Promotion in einer quantitativen Fachrichtung, z.B. Informatik, Mathematik, Physik oder Data Science Analytische F higkeiten, Denken in Daten und Strukturen Erfahrung in Python oder anderen Programmiersprachen Erfahrung mit Machine-Learning-Frameworks und Cloud-Plattformen Die F higkeit, komplexe Probleme zu verstehen und L sungsans tze mit Daten und Algorithmen zu entwickeln Unternehmerische Denkweise Flie ende Deutschkenntnisse Unser Tech Stack: Hier findest Du einige der Technologien, mit denen Du nach Deinen ersten Projekten bei SCHICKLER in Ber hrung gekommen sein wirst: Programmiersprachen: Python, R, JavaScript, SQL ETL / Data-Modeling: dbt, Google Dataflow, Pandas Deployment: Docker, Google Kubernetes Engines, CI / CD Cloud Plattformen: Google Cloud Platform, Amazon Web Services Datenbanken: BigQuery, Google Firestore Datenvisualisierung: Tableau, PowerBI, Plotly, Matplotlib, Google Data Studio Machine Learning: SciKit, xgboost, NLTK / spaCy, Keras, PyTorch, Prophet
