Data Scientist (m/w/d)
Deine Aufgaben:
- Vielfältige Projekte im ganzen Bereich der Datenanalyse und Softwareentwicklung für moderne AI-Lösungen
- Unterstützung unserer Kunden in dynamischen Teams bei der Konzeption, der Implementierung und der Produktivsetzung von Machine Learning-Modellen und AI Factories
- Einbringen von Programmierkenntnissen in modernen Entwicklungsprozessen
- Weiterentwicklung im Bereich CI/CD, API-Entwicklung und Cloud-Umgebungen
- Die Arbeit findet je nach Projekt vor Ort beim Kunden statt oder remote
Deine Stärken:
- Ein abgeschlossenes Studium der Informatik, Wirtschaftsinformatik, Mathematik oder eine vergleichbare Ausbildung
- Mindestens zwei Jahre Erfahrung in der praktischen Implementierung von Machine Learning-Lösungen mit Phyton, Scikit-Learn oder XGBoost, gerne auch mit ersten Erfahrungen in Deep Learning (z.B. mit Tensorflow)
- Solides Grundwissen in Data Engineering mit Pandas und Numpy
- Optionale Pluspunkte: Erfahrungen mit Docker, gängigen Scheduling- und Monitoring-Lösungen, Microsoft Azure oder Dataiku
- Kundenorientiertes Denken und die Fähigkeit, dem Kunden auf Augenhöhe typische betriebliche Anwendungszenarien aufzuzeigen
- Eigenständige und konzeptionelle Arbeitsweise
- Sehr gute Deutschkenntnisse in Wort und Schrift, gute Englischkenntnisse
-
Reisebereitschaft zu unseren Kunden nach Absprache und Projekterfordernis – der Großteil der Arbeit findet in unserem Büro in Münster statt
Das erwartet Dich:
- Individuelle Arbeitszeiten und Homeoffice-Möglichkeiten
- Umsatzbeteiligung, Betriebliche Altersvorsorge, vermögenswirksame Leistungen und Zuschuss zur Kinderbetreuung
- Hochwertiges Equipment
- Mitarbeiter-Events und Sonderurlaub
- Attraktive Fortbildungsmöglichkeiten durch interne und externe Ausbildungsangebote
Bitte nutze das untenstehende Formular um uns Deine Bewerbung zukommen zu lassen. Im ersten Schritt ist es ausreichend, wenn Du uns deinen Lebenslauf schickst. Unsere Kollegin Sandra Wiesmann steht Dir gerne bei allen Fragen rund um Deine Bewerbung zur Verfügung.
