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Stellenbeschreibung: Datenwissenschaftler (m/w/d)

Diese Vorlage für die Stellenbeschreibung Datenwissenschaftler ist für die Veröffentlichung in Online-Stellenbörsen oder auf Karriereseiten optimiert und kann leicht an die Bedürfnisse jedes Unternehmens angepasst werden.

Die Aufgaben eines Datenwissenschaftlers umfassen:

  • Durchführung der Datenerfassung, Vorverarbeitung und Analyse
  • Konstruktion von Modellen, um Geschäftsprobleme zu beheben
  • Darstellung von Informationen mithilfe von Datenvisualisierungstechniken

Stellenbeschreibung Datenwissenschaftler (m/w/d)

Stellenbeschreibung

Wir suchen nach einem Datenwissenschaftler, der große Mengen an Rohinformationen analysiert, um Muster zu finden, die uns bei der Verbesserung unseres Unternehmens helfen. Wir werden uns darauf verlassen, dass Sie Datenprodukte erstellen, um wertvolle Geschäftseinblicke zu extrahieren.

In dieser Rolle sollten Sie höchst analytisch denken und ein Händchen für Analyse, Mathe und Statistik haben. Kritisches Denken und Problemlösungsfähigkeiten sind für die Interpretation von Daten ausschlaggebend. Wir möchten zudem eine Leidenschaft fürs maschinelle Lernen und Recherche sehen.

Ihr Ziel wird es sein, unserem Unternehmen dabei zu helfen, Trends zu analysieren, um bessere Entscheidungen zu treffen.

Aufgaben

  • Identifikation von wertvollen Datenquellen und Automatisierung von Erfassungsprozessen
  • Vorverarbeitung von strukturierten und unstrukturierten Daten
  • Analyse großer Informationsmengen, um Trends und Muster zu entdecken
  • Konstruktion von Vorhersagemodellen und Maschinenlernalgorithmen
  • Kombination der Modelle durch Ensemble-Modellierung
  • Darstellung von Informationen mithilfe von Datenvisualisierungstechniken
  • Vorschlag von Lösungen und Strategien für Geschäftsherausforderungen
  • Zusammenarbeit mit technischen und Produktentwicklungsteams

Anforderungen

  • Nachgewiesene Berufserfahrung als Datenwissenschaftler oder Datenanalytiker
  • Erfahrung mit Data Mining
  • Verständnis von maschinellem Lernen und Operationsrecherche
  • Kenntnis von R, SQL und Python; Vertrautheit mit Scala, Java oder C++ ist von Vorteil
  • Erfahrung im Umgang mit Business Intelligence Tools (z. B. Tableau) und Datenframeworks (z. B. Hadoop)
  • Analytisches Denken und Geschäftssinn
  • Starke mathematische Fähigkeiten (z. B. Statistik, Algebra)
  • Problemlösungskompetenz
  • Ausgezeichnete Kommunikations- und Präsentationsfähigkeiten
  • Bachelor-Abschluss in Informatik, Ingenieurwissenschaft oder ähnlichem Bereich; Hochschulabschluss in Data Science oder einem anderen quantitativen Bereich wird bevorzugt

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