Vollständige Stellenanzeige von Senacor Technologies
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Über SenacorDeine Leidenschaft sind innovative Technologien und fortschrittliche Datenanalysen? Als Data Scientist bei Senacor nutzt du nicht nur statistische Methoden: Du entwickelst datengetriebene Modelle und Algorithmen, analysierst komplexe Datensätze und suchst exzellente Lösungen für datenintensive Herausforderungen mit modernen Tools und Technologien. Was uns auszeichnet? Unsere hands-on mentality! Bei Senacor zählen Coaching auf Augenhöhe, echter Teamgeist und flexible Zusammenarbeit. Bei uns übernimmst du schnell Verantwortung und gestaltest echte Veränderung vom ersten Konzept bis zum Go-live. Dabei arbeitest du so, wie es zu deinem Leben passt: flexibel im gesamten DACH-Raum oder vor Ort in unseren Büros in Berlin, Bonn, Frankfurt, Hamburg, München, Nürnberg, Wien und Zürich. Klingt gut? Willkommen bei Senacor!
Deine Aufgaben
- Du betreust unsere Kunden bei ihren Datenprojekten – von der Konzeption bis hin zur Implementierung Du analysierst, visualisierst und interpretierst komplexe Daten, um relevante Erkenntnisse zu identifizieren
- Du bist verantwortlich für die Gewährleistung der Datenqualität durch effektive Datenaufbereitung/-manipulation (Pandas, NumPy), Datenvisualisierung (Tableau, Matplotlib, Seaborn), sowie der Verarbeitung verschiedener Datenformate (Tabellen, Bilder, Text, Graphen) Du entwirfst und implementierst Machine-Learning-Modelle zur Lösung komplexer Probleme, wobei du geeignete Algorithmen auswählst und anpasst
- Du arbeitest eng mit deinem Team zusammen und coachst dabei jüngere Teammitglieder
- Du hast ein abgeschlossenes Studium in den Bereichen Wirtschaftswissenschaften, Physik, Mathematik oder einer vergleichbaren Fachrichtung
- Du hast mindestens 3-5 Jahre praktische Erfahrung im Bereich Data Science oder verwandten Feldern
- Du bist sicher in der Aufbereitung, Analyse, Manipulation sowie Visualisierung von Daten und verfügst über Programmierkenntnisse (Python) und Erfahrung mit SQL
- Du verfügst über ein exzellentes Verständnis von Graph- und Machine-Learning-Algorithmen (Random Forests, Boosting, Support Vector Machines, Neural Networks, Deep Learning), sowie von mathematischer Modellierung (Statistik, Zeitreihenanalyse, Netzwerkanalyse, usw.) und hast praktische Erfahrung mit relevanten Bibliotheken (z.B. scikit-learn, TensorFlow/Keras, PyTorch, JAX, XGBoost) Deine hohe Eigeninitiative, Teamfähigkeit und sehr gute Deutschkenntnisse zeichnen dich aus
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