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Senior Data Scientist (m/w/d) (DE)

STI Consulting GmbH [1466]

Aufgaben: ·Leitung der Datenstrategie, Identifizierung und Integration neuer Datensätze sowie enge Zusammenarbeit mit dem Engineering-Team, um End-to-End-KI-Projekte zu strategisch und umzusetzen; ·Identifizierung relevanter Datenquellen und Datensätze für die Kundenbedürfnisse; ·Data Mining und statistische Analysetechniken (in R, Python und Java), Datenverarbeitung, Datenbankprogrammierung und Datenanalyse; ·ML-Algorithmen entwerfen und entwickeln (z.B. Bayes'sche Methoden, Kernel-Methode, Ensemble-Methode, Semi- Supervised, Reinforcement Learning); ·Durchgängiger Machine-Learning-Workflow mit Aktivitäten wie Datenerfassung, Feature Engineering und Datentransformation, Modellschulung und Einsatz von Modellen in der Produktion; ·Monitor Modellleistung , Genauigkeit und weitere Hauptmerkmale für ein robustes Modellmanagement; ·Entwicklung und Nutzung von Algorithmen und Modellen für maschinelles Lernen für den Abbau von Big Data Stores, Durchführung von Daten- und Fehleranalysen zur Verbesserung von Modellen sowie Reinigung und Validierung von Daten für Einheitlichkeit und Genauigkeit; ·Daten für Trends und Muster analysieren und Daten mit einem klaren Ziel interpretieren; ·Implementieren analytischer Modelle in Zusammenarbeit mit Software-Entwicklern und Machine-Learning-Ingenieuren in die Produktion; ·Teilnahme an Kunden-Bedarfs-Workshops, Beratung, Diskussion mit OEMs, Abstimmung mit Kunden / Bosch-Team zur Arbeitspaket-Ausführung; ·Data Science/AI-Arbeitspaket verstehen, Schätzung, Planung, Ausführung mit Offshore-Teammitgliedern vorbereiten; ·Support User Acceptance Testing, Go-Live, Post Go-live nach Bedarf für die Arbeitspakete; ·Kommunikation von analytischen Lösungen für Stakeholder und Implementierung von Verbesserungen für operative Systeme; Must-Have-Skills: ·abgeschlossenes Studium Informatik, Technik oder relevantem Gebiet, Masterabschluss in Statistik, angewandter Mathematik oder verwandter Disziplin (bevorzugt); ·Professionelle Zertifizierungen in Data Science und ML ( Azure, AWS, AutoML Platforms) (bevorzugt) ·sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift; ·4+ Jahre Erfahrung mit Data Mining und statistischen Analysetechniken (in R, Python), Datenverarbeitung, Datenbankprogrammierung und Datenanalyse; ·Erfahrung im End-to-End-Machine-Learning-Workflow, der Aktivitäten wie Datenerfassung, Feature Engineering und Datentransformation, Modellschulung und Einsatz von Modellen in der Produktion umfasst; ·Erfahrung in der Entwicklung und Entwicklung von ML-Algorithmen ( Kernel Method, Ensemble Method, Semi- Supervised, Reinforcement Learning); ·Erfahrung in Deep Learning Techniken mit Frameworks wie Tensorflow, Keras, etc.; ·Übertragung von Anforderungen auf Optimierungs- und Lernprobleme; ·Mathematische Ableitung und Optimierung von Algorithmen; ·Erfahrung mit Datenvisualisierungstools (z.B. Qlik, Tableau, SAP BusinessObjects und Power BI); ·Kann verschiedene Datenstrukturen und gängige Methoden in der Datentransformation verstehen; ·Exzellente Mustererkennung und prädiktive Modellierungsfähigkeit; ·Erfahrung in AutoML-Plattformen einschließlich DataRobot und Dataiku und Matlab wird bevorzugt; ·Experinced in ML Ops und CI/CD Pipeline Entwicklung und Ausführung; Nice-to-Have-Skills:  ·Maschinelles Lernen - Statistische Computersprachen (R, Python, SQL, etc.), Vertrautheit mit Scala und Java; ·ML Libraries and Frameworks - Tensorflow,PyTorch, Keras, Scikit Learn, MLLib; ·Erfahrung mit Excel, Tableau, SQL und Programmiersprachen; ·Erfahrung in Cloud-ML-Plattformen - Azure ML, AWS Kinesis und GCP Vertex AI; ·Data Frameworks - Hadoop, ML Ops Start: 01.10.2021 Dauer: 30.09.2022 Einsatzort: Stuttgart, Deutschland Branche: Industrie Auslastung: 100%

Aufgaben:

  • Leitung der Datenstrategie, Identifizierung und Integration neuer Datensätze sowie enge Zusammenarbeit mit dem Engineering-Team, um End-to-End-KI-Projekte zu strategisch und umzusetzen;
  • Identifizierung relevanter Datenquellen und Datensätze für die Kundenbedürfnisse;
  • Data Mining und statistische Analysetechniken (in R, Python und Java), Datenverarbeitung, Datenbankprogrammierung und Datenanalyse;
  • ML-Algorithmen entwerfen und entwickeln (z.B. Bayes'sche Methoden, Kernel-Methode, Ensemble-Methode, Semi- Supervised, Reinforcement Learning);
  • Durchgängiger Machine-Learning-Workflow mit Aktivitäten wie Datenerfassung, Feature Engineering und Datentransformation, Modellschulung und Einsatz von Modellen in der Produktion;
  • Monitor Modellleistung , Genauigkeit und weitere Hauptmerkmale für ein robustes Modellmanagement;
  • Entwicklung und Nutzung von Algorithmen und Modellen für maschinelles Lernen für den Abbau von Big Data Stores, Durchführung von Daten- und Fehleranalysen zur Verbesserung von Modellen sowie Reinigung und Validierung von Daten für Einheitlichkeit und Genauigkeit;
  • Daten für Trends und Muster analysieren und Daten mit einem klaren Ziel interpretieren;
  • Implementieren analytischer Modelle in Zusammenarbeit mit Software-Entwicklern und Machine-Learning-Ingenieuren in die Produktion;
  • Teilnahme an Kunden-Bedarfs-Workshops, Beratung, Diskussion mit OEMs, Abstimmung mit Kunden / Bosch-Team zur Arbeitspaket-Ausführung;
  • Data Science/AI-Arbeitspaket verstehen, Schätzung, Planung, Ausführung mit Offshore-Teammitgliedern vorbereiten;
  • Support User Acceptance Testing, Go-Live, Post Go-live nach Bedarf für die Arbeitspakete;
  • Kommunikation von analytischen Lösungen für Stakeholder und Implementierung von Verbesserungen für operative Systeme;


Must-Have-Skills:

  • abgeschlossenes Studium Informatik, Technik oder relevantem Gebiet, Masterabschluss in Statistik, angewandter Mathematik oder verwandter Disziplin (bevorzugt);
  • Professionelle Zertifizierungen in Data Science und ML ( Azure, AWS, AutoML Platforms) (bevorzugt)
  • sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift;
  • 4+ Jahre Erfahrung mit Data Mining und statistischen Analysetechniken (in R, Python), Datenverarbeitung, Datenbankprogrammierung und Datenanalyse;
  • Erfahrung im End-to-End-Machine-Learning-Workflow, der Aktivitäten wie Datenerfassung, Feature Engineering und Datentransformation, Modellschulung und Einsatz von Modellen in der Produktion umfasst;
  • Erfahrung in der Entwicklung und Entwicklung von ML-Algorithmen ( Kernel Method, Ensemble Method, Semi- Supervised, Reinforcement Learning);
  • Erfahrung in Deep Learning Techniken mit Frameworks wie Tensorflow, Keras, etc.;
  • Übertragung von Anforderungen auf Optimierungs- und Lernprobleme;
  • Mathematische Ableitung und Optimierung von Algorithmen;
  • Erfahrung mit Datenvisualisierungstools (z.B. Qlik, Tableau, SAP BusinessObjects und Power BI);
  • Kann verschiedene Datenstrukturen und gängige Methoden in der Datentransformation verstehen;
  • Exzellente Mustererkennung und prädiktive Modellierungsfähigkeit;
  • Erfahrung in AutoML-Plattformen einschließlich DataRobot und Dataiku und Matlab wird bevorzugt;
  • Experinced in ML Ops und CI/CD Pipeline Entwicklung und Ausführung;

Nice-to-Have-Skills: 

  • Maschinelles Lernen - Statistische Computersprachen (R, Python, SQL, etc.), Vertrautheit mit Scala und Java;
  • ML Libraries and Frameworks - Tensorflow,PyTorch, Keras, Scikit Learn, MLLib;
  • Erfahrung mit Excel, Tableau, SQL und Programmiersprachen;
  • Erfahrung in Cloud-ML-Plattformen - Azure ML, AWS Kinesis und GCP Vertex AI;
  • Data Frameworks - Hadoop, ML Ops

Start: 01.10.2021
Dauer: 30.09.2022
Einsatzort: Stuttgart, Deutschland
Branche: Industrie
Auslastung: 100%

map Stuttgart, Deutschland date_range 01.10.2021 update Temporary
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Anna Klas

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