Beschreibung
Für unseren Kunden am Standort Frankfurt am Main suchen wir einen Data Scientist (m/w).
Aufgaben
Erstellung von Prognosewerkzeugen für die Optimierung der Wartung und des Vertriebs
Analyse komplexer Daten durch die Anwendung verschiedener Modelle
Erstellung von Big Data basierenden Algorithmen für die Weitergabe automatisierter Erkenntnisse an Kunden
Entwicklung datengestützter Produkte und Services in interdisziplinären Teams
Identifizierung und Implementierung neuer Ansätze und Technologien in enger Zusammenarbeit mit Produktexperten, Datenspezialisten sowie Stakeholdern
Anforderungen
Architektur/Technologie (Data Warehousing, ETL, OLAP, BI, Big Data, …):
Umfangreiche Projekterfahrung (mind. 3 Projekte) im Bereich Data Mining/Data Science sowie Erfahrung im Teil-/Projektleitung von Big Data Projekten
Gute Erfahrungen mit der Anwendung bestehender Prognose-7Klassifikations-/Clusteringalgorithmen (z.B. Support Vector Machines, LDA, Random Forest)
Sehr gute Erfahrungen mi der Anwendung von Zeitreihenanalysen und darauf aufbauenden Prognosemodellen
Gute Erfahrungen in der Anwendung von AI Frameworks (z.B. Tensorflow, H“O)
Praktische Erfahrungen im Umgang mit min. drei der hier aufgezählten Tool: R, Python, SPSS, RapidMiner, Hadoop, Apache Spark, WEKA, Power BI, QlikView, SQL
Erfahrung im Bereich multivariate Daten-Analyse, maschinelles Lernen/Deep Learning
Data Intelligence Methoden und Prozess-Know-how (CRISP-DM, …):
Bewusstsein und praktische Erfahrung für ansprechende visuelle Aufbereitung der Analyseergebnisse
Mehrjährige Praxiserfahrung im Bereich Data Exploration
Operationalisierung (u.a. Service Design, APIfication):
Mehrjährige Praxis-Erfahrung im Aufbau und7oder Integration von Data Science in fachliche Prozesse
Erfahrung im Monitoring von operationalisierten Data Intelligence Uses cases
Consulting und Methoden (Design Thinking, Business Case/Business Model Generation, etc.):
Praktische Erfahrung mit den Scrum, Kanban, Design Thinking
Kenntnisse in Geschäftsprozessanalyse
Praxiserfahrung in der Beratung von Kunden zur Abstimmung von Analyse- und Prognosezielen
Anwendung von Storytelling im Rahmen von Kundenberatung