Titel – Senior Data Scientist

Standort – Heidelberg oder Berlin

Flexibilität – Hybrid

Über das Unternehmen

Sie sind ein führendes deutsches datengetriebenes Softwareunternehmen, das für seine Kultur bekannt ist und in den drei Regionen, in denen sie in Deutschland tätig sind, einen ausgezeichneten Ruf genießt.

Sie bieten vollständig integrierte End-to-End-Lösungen an: von der unternehmensweiten Implementierung von Softwareplattformen bis hin zu klinischen Studienevaluierungen und explorativen analytischen Konzeptnachweisen.

Sie agieren als hochspezialisierte Experten in den Bereichen Data Science, Data Analytics, Software Engineering und Cloud - und bieten eine hervorragende Projektvielfalt und Entwicklungsmöglichkeiten.

Zusammenfassung der Rolle

Als Senior Data Scientist (m/w/d) werden Sie in der IT-Abteilung arbeiten und aktiv an der Digitalisierung von Geschäftsprozessen und Produktionssystemen durch künstliche Intelligenz bei führenden Unternehmen mitwirken.

Hauptaufgaben

• analysieren die Herausforderungen unserer Kunden, übersetzen diese in komplexe, analytische Fragestellungen und verzahnen alles eng mit der Informatik.
• bringen Sie Ihre fachlichen Kompetenzen ein, nutzen Ihr unternehmerisches Denken und entwickeln so unsere strategischen Projekte mit hoher Wirkungsmacht weiter.
• lassen andere an Ihrem Wissen teilhaben – als Mentor für andere Kolleginnen und Kollegen oder in unserem bewährten Kompetenzmanagement.

Ideale Erfahrung

• guter Abschluss in Informatik, Wirtschaftsinformatik bzw. artverwandten Fachrichtungen oder in Mathematik, Physik oder vergleichbaren naturwissenschaftlichen Studiengängen
• Praxiserfahrung in Data Science, Business Intelligence oder Software Engineering im Machine-Learning-Umfeld oder als Berater im Digitalisierungskontext
• gute Kenntnisse in mindestens einer analytischen Programmiersprache (z.B. Python, R) oder einer universellen Programmiersprache (z.B. C#, Java, C++, Rust)
• Kenntnisse in der Nutzung relationaler Datenbanken und SQL
• mit Cloud-Technologien (z.B. Azure, AWS), Big-Data-Technologien (z.B. Spark, Kafka) sowie Operationalisierungswerkzeugen (z.B. Docker, Kubernetes)
• in DevOps/MLOps-Prinzipien und -Tools
• Kommunikationsstärke in Deutsch und Englisch - im Team und Kunden gegenüber
• und Bereitschaft zu gelegentlichen Reisen

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