Data Scientist
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Role details
Tech stack
Requirements
- Erfolgreich abgeschlossenes Hochschulstudium im Bereich Data Science, Informatik, Mathematik, Ingenieurwesen oder vergleichbarer Studiengang
- MehrjÀhrige Berufserfahrung (5+ Jahre) im Bereich Data Scientist, vorzugsweise in einem industriellen Umfeld
- AusgeprĂ€gtes VerstĂ€ndnis von Techniken des maschinellen Lernens (Clustering, Entscheidungsbaum, kĂŒnstliche neuronale Netze) und fortgeschrittenen statistischen Konzepten (Regression, Diskriminanzanalyse)
- Erfahrung im Aufbau und Einsatz von Vorhersagemodellen und skalierbaren Datenpipelines
- Erfahrung mit Programmiersprachen (Python) und Cloud-Systemen (Databricks, MLflow, Azure Machine Learning)
- FlieĂende Englischkenntnisse und die FĂ€higkeit, komplexe und technische Sachverhalte einem breit gefĂ€cherten Publikum klar zu vermitteln; Deutschkenntnisse sind ein klarer Vorteil
- Sicheres Auftreten, Ăberzeugungs- und Durchsetzungsvermögen
Benefits & conditions
Wir wollen Vorreiter sein - nicht nur als Partner fĂŒr unsere Kunden, sondern auch als Arbeitgeber. Deshalb schaffen wir eine kollaborative Umgebung, in der wir alle erfolgreich sein können, sowie eine Kultur, die es ermöglicht, Ideen zu teilen, FĂ€higkeiten weiterzuentwickeln und Karrieren individuell zu gestalten. Wir engagieren uns fĂŒr den Aufbau einer integrativen Arbeitskultur, die Chancengleichheit fĂŒr alle bietet - unabhĂ€ngig von ihren unterschiedlichen HintergrĂŒnden. Wie bei einem weltweit fĂŒhrenden Konzern ĂŒblich, belohnen wir Ihren Beitrag natĂŒrlich mit einem guten Gehalt und attraktiven Arbeitgeberleistungen. Und das ist noch lange nicht alles.
About the company
Beitrag von JAP » Do Jun 01, 2023 5:06 pm, SchĂ€dliche Abgase reduzieren. Die Autos der Zukunft antreiben. Altmetallen neues Leben einhauchen. Wir sind das fĂŒhrende zirkulĂ€re Materialtechnologieunternehmen und erfĂŒllen unsere Mission: âMaterials for a better lifeâ. Das sind unsere ambitionierten Ziele. Was wollen Sie bewegen?
Ăber Corporate Research & Development
Der Antrieb unseres Fortschritts heiĂt Forschung. Damit wir auch in Zukunft Materiallösungen fĂŒr die dringlichsten Probleme der Welt anbieten und die BedĂŒrfnisse unserer Kunden frĂŒhzeitig erkennen können, sind hohe Forschungsinvestitionen notwendig. Mit unseren innovativen Materialien und Prozessen legen wir den Fokus auf zwei globale Herausforderungen: Ressourcenknappheit und saubere MobilitĂ€t. Weil es zum Wesen von Forschung und Entwicklung gehört, niemals stehenzubleiben, arbeiten wir kontinuierlich an neuen Methoden, Lösungen und Ideen. Und da kommen Sie ins Spiel.
Das ist Ihr neues Aufgabengebiet
Als Teil des Computational-Science-Teams bauen Sie von Hanau aus Data-Science-Projekte auf, vor allem im Bereich der Katalyse und zur lokalen UnterstĂŒtzung anderer GeschĂ€ftsbereiche. Sie werden eng mit Fachleuten aus verschiedenen Wissensbereichen zusammenarbeiten, um komplexe industrielle Probleme zu modellieren und mithilfe von statistischen, algorithmischen Data-Mining-Techniken geschĂ€ftliche Erkenntnisse zu gewinnen. Der Aufbau eines soliden VerstĂ€ndnisses von Produktionsprozessen und Technologien ist fĂŒr Sie unerlĂ€sslich, um Chancen zu erkennen und das Projektteam zu beraten. Wir setzen voraus, dass Sie sich ĂŒber die neuesten Entwicklungen auf dem Laufenden halten und die Kompetenzen des Teams im Bereich des maschinellen Lernens und seiner Anwendungen voranbringen. Folgende TĂ€tigkeiten gehören zu Ihren Hauptaufgaben:
- Entwerfen und implementieren von End-to-End-Lösungen unter Verwendung von datengesteuerter Modellierungen zur BewÀltigung geschÀftlicher Herausforderungen
- Zusammenarbeit mit funktionsĂŒbergreifenden Interessengruppen, um die geschĂ€ftliche Nutzung von Daten zu verstehen
- Beraten von Produktteams durch PrÀsentation von datenbasierten Empfehlungen
- StÀrken der Beziehungen zwischen Computational Science, den lokalen GeschÀftseinheiten und anderen Fachzentren innerhalb des Unternehmens
- Koordinieren von Projekten
- Erforschen innovativer Techniken und Tools im Bereich maschinelles Lernen / Deep Learning / kĂŒnstliche Intelligenz
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