Unser Kunde ist ein innovatives und dynamisches Unternehmen mit großem Wachstumspotenzial. Das Unternehmen ist ständig auf der Suche nach neuen Teammitgliedern, die gemeinsam an der Zukunft mitwirken möchten. Es werden neue Geschäftszweige aufgebaut, und die Reise ist noch lange nicht zu Ende. Das Unternehmen wird eigenständig wie ein Mittelständler geführt und bietet die Vorteile beider Welten. In dieser Position als Data Scientist sind Sie Teil eines leidenschaftlichen Teams, das die Mobilitätswende in Deutschland aktiv gestaltet. Ihre Hauptverantwortung umfasst die langfristige technische Begleitung und Mitgestaltung des Transformationsprozesses von manueller zu automatisierter Datenerfassung und -anreicherung. Dies beinhaltet den Einsatz moderner KI-Tools und Automatisierungslösungen. Sie werden sehr große Datensätze verarbeiten und analysieren, um datengetriebene geschäftsrelevante Erkenntnisse und Strategien abzuleiten. Zudem erstellen Sie Business-Intelligence-Analysen zur Unterstützung datengestützter Entscheidungen in verschiedenen Unternehmensbereichen. Die Entwicklung, das Training und die Optimierung von Machine-Learning-Modellen, insbesondere für Vorhersagen und Prognosen, gehören ebenfalls zu Ihren Aufgaben. Sie arbeiten in einem wachsenden, cross-funktionalen Team und sind für den Aufbau neuer Datenprozesse, Datenpipelines und analytischer Datenstrukturen verantwortlich.

Der ideale Kandidat hat ein abgeschlossenes Studium in Data Science, Informatik, Mathematik, Statistik oder einem verwandten Bereich. Sie sollten souverän im Umgang mit gängigen Tools, Plattformen und Programmierumgebungen zur Datenanalyse, Datenverarbeitung und Modellentwicklung sein. Eine ausgeprägte Hands-On-Mentalität sowie eine selbständige und eigenverantwortliche Arbeitsweise sind ebenfalls wichtig. Nachweisbare Erfahrung in der Implementierung von ETL-Prozessen sowie im Aufbau und der Weiterentwicklung von Business-Intelligence-Landschaften ist erforderlich. Erfahrung im Bereich Machine Learning, insbesondere beim Entwickeln und Operationalisieren von Vorhersagemodellen, wird ebenfalls vorausgesetzt. Eine proaktive, strukturierte und analytische Arbeitsweise sowie die Motivation, ein neu entstehendes Datenökosystem entscheidend mitzugestalten, sind von Vorteil. Sichere Englischkenntnisse in Wort und Schrift sind notwendig, um in einem internationalen Umfeld erfolgreich zu kommunizieren.