Data Science Engineer

Wir wissen, dass du für jeden arbeiten kannst, wenn du der Beste bist.
Deshalb bieten wir dir neben tollen VORTEILEN auch ein angemessenes Gehalt. Füll unseren Fragebogen aus und wir erstellen, basierend auf deinen Erfahrungen, eine Schätzung deines zukünftigen Gehalts bei CODERAMA.Projektumfang und Verantwortlichkeiten
für unseren Kunden suchen wir einen erfahrenen
Data Science Engineer, der unser internationales Team verstärkt und uns dabei hilft, weiter zu wachsen.Wir suchen jemanden, für den die Arbeit mit Daten eine Berufung und ein Vergnügen ist. Als Data Science Engineer mit Schwerpunkt auf Datenpipelines spielst du eine Schlüsselrolle bei der Entwicklung, Einführung und Optimierung von Cloud-Lösungen, die geschäftlichen Mehrwert schaffen und das Nutzererlebnis verbessern.Was erwartet dich im Laufe des Tages?
Daten-Engineering:
Steuerung des Data Mining, der Erfassung und Verarbeitung großer Datenmengen sowie Erstellung geeigneter Datenmodelle.NLP und maschinelles Lernen:
Erforschung, Förderung und Implementierung semantischer Fähigkeiten durch Natural Language Processing, Textanalyse und ML-Techniken.Analyse und Business-Insights:
Definition der Anforderungen und des Umfangs von Analysen sowie Präsentation und Berichterstattung der Geschäftsergebnisse an das Management mithilfe von Visualisierungstools.Modelloptimierung:
Bewertung und Forschung im Bereich der Optimierung von Datenmodellen und Algorithmen zur Steigerung der Analysegenauigkeit.Problemlösung:
Identifizierung der Grundursachen organisatorischer Probleme und Vorschlag alternativer Lösungen.Was erwarten wir von dir?
Mindestens 4 Jahre Berufserfahrung in einer Position in der Branche.Englischkenntnisse mindestens auf Niveau B2 (Upper Intermediate).Ausgeprägtes analytisches Denkvermögen und die Fähigkeit, komplexe technische Konzepte verschiedenen Zielgruppen klar zu vermitteln.Fähigkeit, in einem dynamischen und kooperativen internationalen Umfeld zu arbeiten.Technische Fähigkeiten und Kenntnisse
Programmierung und Daten:
Nachgewiesene Erfahrung mit
Python (NumPy, SciPy, Pandas usw.)
und
SQL .Cloud und ETL:
Erfahrung mit
AWS -Diensten, Cloud-ELT/ETL und
Snowflake .Maschinelles Lernen:
Praktische Anwendungen von ML-Techniken (Clustering, logistische Regression, Random Forests, SVM, neuronale Netze).Architektur und Lebenszyklus:
Fundierte Kenntnisse des End-to-End-Datenlebenszyklus (traditionelle Data Warehouses, Datenbanken, Data Lakes, Data Mesh, Data Fabric).Data Governance:
Fundiertes Verständnis von Datenverwaltung, Datenqualität, Metadaten, Modellierung und Architektur.Vorteile in der Welt DIGITAL HEROES
Du wirst mit den Besten arbeitenDu wirst zu interessanten Projekten kommenBegrenzte BürokratieHome-Office /Remote-freundlichStabilität ≠ Langweile, die Möglichkeit der ProjektrotationArbeite und reiseBei uns hast du die Türen stets offenSchau zu uns rein und erfahre mehr über DIGITAL HEROES.
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