Datenwissenschaftler bei nCube in nCube

Wir suchen einen erfahrenen Datenwissenschaftler mit nachweislicher Erfolgsbilanz bei der erfolgreichen Konzeption und Durchführung kommerzieller Machine-Learning-Projekte zur Verstärkung unseres leistungsstarken, agilen Teams, das an einer cloudbasierten Datenanalyse- und Business-Intelligence-Plattform arbeitet. Als primärer Data Scientist in unserem Team spielen Sie eine entscheidende Rolle bei der Gestaltung unserer datengesteuerten Projekte. Diese Rolle beinhaltet praktische Arbeit in den Bereichen Supervised Learning, Entity Resolution (ER), Record Linkage und Natural Language Processing (NLP) sowie mit anderen datenwissenschaftlichen Disziplinen. Sie arbeiten mit einem leistungsstarken Team von Softwareentwicklern zusammen, um Geschäftsanalysen durchzuführen, mit Stakeholdern zusammenzuarbeiten, um Anforderungen zu erfassen und skalierbare Lösungen zu implementieren. Kunde – Softwareentwicklungsagentur, die sich auf die Entwicklung von Webanwendungen, Datenpipelines, Analysen, Business Intelligence, UI/UX-Design und auf Azure gehostete Cloud-Dienste spezialisiert hat. Das Projekt befasst sich mit der Verarbeitung von Finanzdaten (mehr Zahlungsrechnungen und Buchhaltungsseite, es handelt sich nicht um Kreditkarten). Das Tool analysiert die Daten seiner Kunden mit verschiedenen Empfehlungen hinsichtlich der Zahlungsaktivitäten und des Zahlungsverhaltens der Lieferkette. Hauptsitz – Vereinigtes Königreich, Manchester Wir bieten: Flexible Arbeitszeiten, vollständige Remote-Arbeitsmöglichkeiten, 25 freie Arbeitstage, Online-Englischkurse, Direkte Zusammenarbeit mit dem Kunden, Teambuildings, Firmenfeiern, Tolles Arbeitsumfeld und Teamgeist. Anforderungen: 5+ Jahre kommerzielle Erfahrung in DataScience oder verwandten, nachgewiesenen Fachkenntnissen in Python- und Data-Science-Bibliotheken (z. B. Pandas, NumPy, TensorFlow, PyTorch usw.) Nachweisbare Erfahrung im maschinellen Lernen mit Schwerpunkt auf Supervised Learning und Entity Resolution (ER) sowie Natural Language Processing (NLP) Kenntnisse in der Datenmanipulation, Analyse- und Visualisierungstools Solides Verständnis von Datenstrukturen, Datenmodellierung und Softwarearchitekturprinzipien Erfahrung mit Cloud-Plattformen, vorzugsweise Azure, einschließlich Azure Machine Learning Ein Abschluss in Informatik, Statistik, Mathematik oder einem verwandten Bereich mit Schwerpunkt auf Datenwissenschaft oder maschinelles Lernen oder gleichwertige Berufserfahrung Sehr gute Englischkenntnisse (Fortgeschrittenes Niveau) Gut zu haben: Vertrautheit mit agilen Entwicklungsmethoden Erfahrung mit Big-Data-Technologien (z. B. Hadoop, Spark) Kenntnisse über DevOps-Praktiken, einschließlich CI/CD-Pipelines Wir suchen einen Erfahrener Datenwissenschaftler mit nachweislicher Erfolgsbilanz bei der erfolgreichen Konzeption und Umsetzung kommerzieller Machine-Learning-Projekte, um sich unserem leistungsstarken, agilen Team anzuschließen, das an einer cloudbasierten Datenanalyse- und Business-Intelligence-Plattform arbeitet. Als primärer Data Scientist in unserem Team spielen Sie eine entscheidende Rolle bei der Gestaltung unserer datengesteuerten Projekte. Diese Rolle beinhaltet praktische Arbeit in den Bereichen Supervised Learning, Entity Resolution (ER), Record Linkage und Natural Language Processing (NLP) sowie mit anderen datenwissenschaftlichen Disziplinen. Sie arbeiten mit einem leistungsstarken Team von Softwareentwicklern zusammen, um Geschäftsanalysen durchzuführen, mit Stakeholdern zusammenzuarbeiten, um Anforderungen zu erfassen und skalierbare Lösungen zu implementieren. Kunde – Softwareentwicklungsagentur, die sich auf in Webanwendungsentwicklung, Datenpipelines, Analysen, Business Intelligence, UI/UX-Design und von Azure gehostete Cloud-Dienste. Das Projekt befasst sich mit der Verarbeitung von Finanzdaten (mehr Zahlungsrechnungen und Buchhaltungsseite, es handelt sich nicht um Kreditkarten). Das Tool analysiert die Daten seiner Kunden mit verschiedenen Empfehlungen hinsichtlich der Zahlungsaktivitäten und des Zahlungsverhaltens der Lieferkette. Hauptsitz – Vereinigtes Königreich, Manchester Wir bieten: Flexible Arbeitszeiten, vollständige Remote-Arbeitsmöglichkeiten, 25 freie Arbeitstage, Online-Englischkurse, Direkte Zusammenarbeit mit dem Kunden, Teambuildings, Firmenfeiern, Tolles Arbeitsumfeld und Teamgeist, [Maschinelles Lernen: Entwerfen, entwickeln und implementieren Sie maschinelles Lernen Modelle mit besonderem Schwerpunkt auf Supervised Learning und Entity Resolution (ER) sowie Natural Language Processing (NLP). Datenanalyse: Führen Sie umfassende Datenanalysen und Geschäftsanalysen durch, um strategische Entscheidungen zu treffen und umsetzbare Erkenntnisse zu ermitteln. Integration: Arbeiten Sie mit funktionsübergreifenden Teams zusammen, um Integrieren Sie Data-Science-Lösungen in unser breiteres Technologie-Ökosystem Data Science: Sie fungieren als Leiter von Data-Science-Initiativen und führen das Team durch die Komplexität von Data-Science- und Machine-Learning-Projekten.] Anforderungen: Python, Data Science, Pandas, NumPy, TensorFlow, PyTorch , Maschinelles Lernen, Verarbeitung natürlicher Sprache, Datenstrukturen, Datenmodellierung, Cloud-Plattform, Azure, Agile, Big Data, Hadoop, Spark, DevOps, CI/CD-Pipelines-Tools: Agile. Zusätzlich: Remote-Arbeit, Teamgeist, flexible Arbeitszeiten, kleine Teams, internationale Projekte.