Arbeitgeber: SCHICKLER Unternehmensberatung

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 für die Entwicklung von Algorithmen, ETL-Pipelines oder Data Lakes. Auf Augenhöhe arbeitest Du fachübergreifend gemeinsam mit unseren Kunden.

## Folgende Tätigkeiten liegen in Deinem Aufgabenbereich:

- Entwicklung von technischen Lösungen für 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 Lösungen zu entwickeln.

## Wir sind kein Fan von starren Profilen. Um Dir trotzdem eine Idee zu geben, hier einige Skills, die Deine zukünftigen Kolleg\*innen häufig mitbringen:

- Studium oder Promotion in einer quantitativen Fachrichtung, z.B. Informatik, Mathematik, Physik oder Data Science
- Analytische Fähigkeiten, Denken in Daten und Strukturen
- Erfahrung in Python oder anderen Programmiersprachen
- Erfahrung mit Machine-Learning-Frameworks und Cloud-Plattformen
- Die Fähigkeit, komplexe Probleme zu verstehen und Lösungsansätze mit Daten und Algorithmen zu entwickeln
- Unternehmerische Denkweise
- Fließende Deutschkenntnisse

## Unser Tech Stack: Hier findest Du einige der Technologien, mit denen Du nach Deinen ersten Projekten bei SCHICKLER in Berührung 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

Die ausgeschriebene Stelle wird nicht im Rahmen einer Personalvermittlung besetzt.