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# Data Scientist

- **Company:** CTcon GmbH
- **Location:** Frankfurt am Main, Germany (Remote available)
- **Contract:** Permanent contract
- **Skills:** Amazon Web Services, Data Analysis, Apache HTTP Server, Microsoft Azure, Bash Shell, Big Data, Cloud Computing, Continuous Integration, Data Mining, DevOps, Python (Programming Language), Machine Learning, NoSQL, Power BI, SQL Databases, Tableau (Software), Google Cloud, Apache Spark, Git, Information Technology, Qlikview, Docker
- **Published:** August 21, 2026
- **Apply:** https://www.jobfinder.de/job/data-scientist-m-w-d-2/

## About the Role

wesentlicher Erkenntnisse

- Adressatengerechte Kommunikation komplexer, analytischer oder technischer Zusammenhänge
 - Übernahme erster Teilprojektverantwortung
 - Mitarbeit an Querschnittsaufgaben

Voraussetzungen

 
- Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse
- Mindestens ein abgeschlossenes Bachelorstudium im Bereich Informatik oder vergleichbar
- Sehr gute Programmierkenntnisse in Python
- Sicherer Umgang mit DevOps Technologien (Docker, Git, Bash, CI/CD etc.)
- Praktische Erfahrungen in der Umsetzung von Data Pipelines
- Erste Erfahrungen im Bereich Big Data Analytics (Spark etc.) und in Cloud Technologien (AWS, MS Azure, GCP)
- Hohe Datenaffinität

 

Wir bieten:

 
- Mitarbeit in einem hochprofessionellen, internationalen Umfeld
- Anspruchsvolle Aufgaben
- Herzliches und partnerschaftliches Team
- Außergewöhnliche Unternehmenskultur
- Flexible Arbeitsmodelle



## Description

![](https://www.jobfinder.de/wp-content/uploads/2023/11/bax-logo.png)

 

Das Profil mag ungewöhnlich erscheinen. Das Angebot dazu ist es ebenfalls. Doch wir sind sicher: Mit dieser Stelle schafft CTcon neue Möglichkeiten für den Data Scientist, sein Spektrum zu erweitern und ganz persönliche Stärken auch in die Managementberatung einzubringen.

 

Aufgaben

 
- Anwendung statistischer Methoden wie deskriptive Analysen, Regressionsverfahren, Zeitreihenanalysen
- Verfahren im Bereich Data Mining & Machine Learning
- Erfahrung in der Umsetzung von Data Pipelines- Data Preprocessing über Analytics bis zur Data Story (z.B. Technologien wie Python, SQL, noSQL, Qlik, PowerBI, Tableau)
- Analyse großer Datenmengen mit Apache Stacks wie Spark und Cloud Technologien (AWS, MS Azure, GCP)
- Anwendung des Methodenwissens auf betriebswirtschaftliche Fragestellungen
- Managementorientierte Zusammenfassung und Präsentation




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