Data Scientist / ML Engineer

In dieser Rolle entwickelst du ML-Modelle zur Prognose von Nachfrage und Preis im Stahlhandel, führst Datenanalysen durch und sorgst für den Aufbau von Datenpipelines auf einer Cloud-Plattform. Job-Zusammenfassung, * Entwicklung, Training und Weiterentwicklung von ML-Modellen (z. B. Nachfrage- und Preisprognosen im Stahlhandel)

• Durchführung statistischer Datenanalysen sowie Datenaufbereitung und -anreicherung
• Aufbau und Pflege von Datenpipelines und Datenmodellen für Analytics und ML-Anwendungen
• Mitwirkung an der Cloud-basierten Data-Science-Plattform (AWS, Kubernetes)
• Direkte Kommunikation und Zusammenarbeit mit den relevanten Business Units
• Eigenständige Programmierung und produktiver Einsatz der Modelle (Python, R), + Easy Apply
• 50k - 60k €
• Hybrid
• Onsite

• Vollzeit End-to-End Entwicklung: Du begleitest spannende Softwareprojekte von der ersten Anforderungsanalyse über die Implementierung (zB mit Spring Boot) bis hin zum erfolgreichen Deployment. Microservices & Architektur: Du konzipierst und entwickelst…

• NoSQL
• PostgreSQL
• Kubernetes
• Java
• Maven
• MySQL
• Git
• Docker
• GitLab CI
• Gradle
• +6

• +7 *, + Easy Apply

• Ab 56k €
• Full Remote
• Vollzeit

• Lead Du steckst gern tief im Code und willst an einem Produkt bauen, das echten Impact hat? Bei uns arbeitest du hands-on an einer KI-Plattform, die SaaS und On-Prem vereint, ausschließlich auf Open Source setzt und KI on-prem und on-device in sensiblen…

• Java
• Python
• Linux
• Spring
• ISO 27001
• SQL

• +2 *, Top easyconsult·Wien

• Easy Apply
• Ab 80k €
• Hybrid
• Onsite
• Vollzeit

• Senior Du denkst in Architekturen statt in einzelnen Features? Du möchtest Kunden auf Augenhöhe beraten, technische Entscheidungen treffen und moderne Customer Engagement-, Service-, Power Platform- und AI-Lösungen gestalten? Dann bist du bei easyconsult…

• TypeScript
• Azure
• JavaScript
• Dataverse
• Microsoft Power Platform
• Microsoft Dynamics
• Microsoft Power Apps
• Microsoft Copilot
• .NET
• +7

Data Scientist / ML Engineer

• Abgeschlossenes Studium in Data Science, Informatik, Statistik oder vergleichbare Erfahrung, * Programmierkenntnisse in R und/oder Python
• Fundiertes Verständnis für statistische Analysen
• Pragmatischer Ansatz beim Entwickeln von Problemlösungen
• Begeisterung, ML-Modelle in produktiven Systemen einzusetzen
• Freude an interdisziplinärer Projektarbeit, Kommunikationsstärke und vernetzte Denkweise
• Code-Ownership-Mentalität und Verantwortungsbewusstsein für deinen Code
• Gute Deutsch- und Englischkenntnisse

Erfahrung

• Erfahrung mit Datenbanken und im Aufbau von Datenpipelines

• ML-Modelle sind integraler Bestandteil unseres Core-Prozesses und unserer Wertschöpfungskette
• Kompetentes und erfahrenes Data-Science-Team (aktuell 4 Personen), Reporting direkt an die Leitung
• Hohe Eigenverantwortung und langfristiger Horizont
• Verwirklichung deiner eigenen Ideen
• Mitgestaltung des Transformationsprozesses im Unternehmen, in enger Zusammenarbeit mit der Geschäftsführung
• Raum zur Weiterentwicklung in einem agilen, internationalen Umfeld
• Moderne und wertschätzende Firmenkultur, Kommunikation auf Augenhöhe (Du-Kultur)
• Hybrides Arbeiten und flexible Arbeitszeiten - Homeoffice an zwei Tagen pro Woche möglich
• Umfassende und fundierte Einschulung
• Abwechslungsreiche Aufgaben mit viel Raum zur Selbstständigkeit
• Dynamisches Umfeld mit kurzen Entscheidungswegen
• Flexibler Arbeitsplatz: entweder 1020 Wien oder Guntramsdorf (südlich von Wien)
• Stabilität eines erfolgreichen Familienunternehmens
• Ein marktkonformes, attraktives und leistungsbezogenes Gehalt, das sich an deiner Qualifikation und Erfahrung orientiert - ab € 55.000,- brutto/Jahr, Überzahlung je nach Erfahrung und Qualifikation möglich

Frankstahl ist ein traditionsreiches Familienunternehmen aus Wien, das seit 1880 im Stahl- und Eisenhandel aktiv ist. Mit mehreren Niederlassungen in Österreich gehört es zu den größeren und technologisch fortschrittlichen Unternehmen im europäischen Stahlhandel.

Unternehmenstyp Etablierte Firma

Arbeitsmodell Onsite, Hybrid

Branche Handel