Datenwissenschaftsingenieur in Quantum

Quantum ist ein globaler Technologiepartner, der High-End-Softwareprodukte liefert, die sich mit realen Problemen befassen. Weadvance neue Technologien für Out-of-the-Box-Lösungen. Wir konzentrieren uns auf maschinelles Lernen, Computer Vision, Deep Learning, GIS, MLOps, Blockchain und mehr. Hier bei Quantum widmen wir uns der Entwicklung hochmoderner Lösungen, die die drängenden Probleme von Unternehmen und der Welt effektiv angehen. Bis heute hat unser Team aus außergewöhnlichen Menschen bereits vielen Unternehmen auf der ganzen Welt dabei geholfen, Technologieführerschaft zu erlangen. Wir entdecken ständig neue Wege, um endlose geschäftliche Herausforderungen durch die Einführung neuer Technologien zu lösen, auch wenn es noch keine Best Practices gibt. Wenn Sie unsere Leidenschaft für das Lösen von Problemen und das Erzielen von Wirkung teilen, kommen Sie zu uns und genießen Sie es, unseren Erfahrungsschatz kennenzulernen! Über die Position Quantum erweitert das Team und bietet hervorragende Möglichkeiten für einen Senior Data Science Engineer. Der Kunde ist ein Technologieforschungsunternehmen, das proprietäre KI-basierte Analysen und Sprachmodelle nutzt, um umfassende Einblicke in globale Aktien in allen Sprachen zu liefern. Unsere Mission ist es, die Wissenslücke in der Investmentwelt zu schließen und Anlegern aller Art die Möglichkeit zu geben, „Superinvestoren“ zu werden. Durch unsere generative KI-Technologie, die in Broker-Plattformen und die Infrastrukturen anderer Finanzinstitute implementiert ist, bieten wir sofortige Fundamentalanalysen globaler Aktien sowie maßgeschneiderte Anlagestrategien und ermöglichen so fundierte Anlageentscheidungen für Millionen von Anlegern weltweit. Erforderliche Fähigkeiten: Mindestens 3 Jahre kaufmännische Erfahrung in DS. Starke Kenntnisse in linearer Algebra, Analysis, Statistik und Wahrscheinlichkeitstheorie. Kenntnisse und Erfahrung mit Algorithmen und Datenstrukturen. Erfahrung mit Bibliotheken für maschinelles Lernen (NumPy, SciPy, Pandas, ScikitLearn). Erfahrung mit mindestens einem der Deep-Learning-Frameworks (Tensorflow, Keras, PyTorch). LLMsErfahrung mit Cloud-Computing-Plattformen (AWS, GCloud, Azure)Docker-PraxiserfahrungErfahrung mit SQLGute OOPA-KenntnisseMindestens Englischniveau der oberen Mittelstufe (mündlich und schriftlich)Gute Fähigkeiten:Erfahrung mit MLOps-LösungenGrundlegendes Verständnis von Big-Data-KonzeptenErfahrung mit klassischen Computer-Vision-AlgorithmenTeilnahme an Kaggle-WettbewerbenZu Ihren Aufgaben gehören: :Vollständige Data-Science-ProjekteDatenanalyse und DatenaufbereitungEntwicklung von NLP/Deep Learning/Machine Learning; Modelle entwickeln und in der Produktion einsetzenManchmal erfordert dies die Fähigkeit, Methoden aus wissenschaftlichen Arbeiten zu implementieren und auf neue Bereiche anzuwenden und gesellschaftlich bedeutsame Projekte. Teilnahme an weltweiten Technologiekonferenzen und Wettbewerben. Teilnahme an regelmäßigen Bildungsaktivitätenlive