Datenwissenschaftler in Algomine

Technologie-Stack: Open-Source: Python, Erfahrung in der Arbeit mit Notebooks (Jupyter, Zeppelin), Spark (PySpark), Bibliotheken: Pandas, Numpy, Scikit-learn, Scipy, Xgboost (willkommen: Keras, PyTorch, TensorFlow, Optuna) Wir bieten : Teilnahme an vielfältigen und technologisch anspruchsvollen Projekten Private medizinische Versorgung und Sportkarte Flexible Arbeitszeiten und die Möglichkeit von Hybridarbeit Integrationstreffen und unvergessliche Firmenevents Kein Dresscode Voraussetzungen Hochschulausbildung mit spezifischem Profil: Ökonometrie, quantitative Methoden, Mathematik, IT Mind. 2 Jahre Erfahrung als Data Scientist / in der Umsetzung kommerzieller Analyseprojekte (Vorhersage, Klassifizierung, Segmentierung, Empfehlungsmodelle, Optimierung, NLP) Hohe Datenverarbeitungsfähigkeiten (SQL, Python: Pandas, Numpy, Pyspark, Polars) Gute Kenntnisse der Maschinentechniken und Algorithmenlernen und deren Implementierung in Python Sehr gute Kenntnisse der Python-Sprache, einschließlich objektorientierter Programmierung, Codeoptimierung Kenntnisse guter Programmierpraktiken (Codeüberprüfung, CICD) Gute Kommunikation, Fähigkeit zum Dialog mit Unternehmen, Präsentation komplexer Konzepte Willkommen Erfahrung in im Beratungs- und Beratungsbereich / in der Tätigkeit für verschiedene externe oder interne Kunden (z.B. Analyseabteilung im Unternehmen) / Erfahrung in mehreren Branchen Erfahrung in End-to-End-Projekten: vom Design bis zur Implementierung Erfahrung in der Umsetzung von Projekten in den Bereichen: NLP, LLM, GenAI Kenntnisse über Tools zur Verarbeitung großer Datenmengen (Apache Spark) Kenntnisse in mindestens einer Umgebung Cloud: AWS, Azure, GCP Technologie-Stack: Open-Source: Python, Erfahrung in der Arbeit mit Notebooks (Jupyter, Zeppelin), Spark(PySpark), Bibliotheken: Pandas, Numpy, Scikit-learn, Scipy, Xgboost (willkommen: Keras, PyTorch, TensorFlow, Optuna) Wir bieten: Teilnahme an vielfältigen und technologisch fortschrittlichen Projekten Private medizinische Versorgung und Sportkarte Flexible Arbeitszeiten und die Möglichkeit zu hybridem Arbeiten Integrationstreffen und unvergessliche Firmenevents Kein Dresscode [Design und Umsetzung von Lösungen mittels maschinellem Lernen, selbstständige Arbeit an Analyse- und Beratungsprojekten, enge Zusammenarbeit mit dem Kunden, Prozessanalyse, Anforderungserhebung, Durchführung explorativer Analysen, Prototyping analytischer Lösungen (Lernmodelle, Testansätze), Entwicklung und Einsatz von Produktionslösungen, Präsentation von Konzepte und Geschäftsfälle, Diskussion der erzielten Ergebnisse, Bewertung neuer Technologien, Bibliotheken, Ansätze und Vorschlag innovativer Lösungen Gesundheitswesen, Integrationsveranstaltungen, flache Struktur, kleine Teams, kostenloser Kaffee, Dusche, keine Kleiderordnung, modernes Büro.