Data Scientist
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Über Pythian:
Pythian ist auf strategische Datenbank- und Analysedienste spezialisiert und unterstützt Organisationen bei der digitalen Transformation und der Verbesserung der operativen Leistung. Seit unserer Gründung im Jahr 1997 haben wir uns einen starken Ruf für die Lösung komplexer Datenherausforderungen erarbeitet. Mit dem Übergang der Branche von lokalen Systemen zur Cloud haben wir unser Fachwissen auf fortschrittliche Analytik ausgeweitet.

Heute helfen wir Unternehmen, Innovationen zu nutzen und modernste Technologien wie KI zu implementieren, um wettbewerbsfähig zu bleiben. Unsere maßgeschneiderten Lösungen unterstützen die Datenziele unserer Kunden, und wir haben starke Partnerschaften mit führenden Plattformen wie Google Cloud, AWS, Microsoft, Oracle, SAP und Snowflake aufgebaut. Unser tiefes Wissen über Daten- und Cloud-Technologien sowie unser Fokus auf neue Tools machen uns zu einem vertrauenswürdigen Partner für mittelgroße bis große Unternehmen im digitalen Wandel.

Über die Rolle:
Als Data Scientist bei Pythian wendest du deine Fähigkeiten in Datenanalyse, maschinellem Lernen und statistischer Modellierung an, um Erkenntnisse zu gewinnen und prädiktive Modelle zu entwickeln. Du arbeitest sowohl an internen Projekten als auch an Kundenaufträgen und nutzt eine Vielzahl von Techniken zur Lösung komplexer Geschäftsprobleme. Zudem arbeitest du mit vortrainierten Modellen wie Large Language Models (LLMs) und optimierst diese, um die Entwicklungszeit zu verkürzen und die Modellgenauigkeit zu verbessern.

Hauptaufgaben:

– Sammeln, Bereinigen und Analysieren großer Datensätze aus verschiedenen Quellen zur Gewinnung von Erkenntnissen
– Entwurf und Einsatz von Machine-Learning-Modellen mit überwachtem und unüberwachtem Lernen
– Anpassung und Feinabstimmung vortrainierter Modelle (z. B. LLMs) für spezifische Anwendungen
– Zusammenarbeit mit Teams aus den Bereichen Engineering, Produktentwicklung und Fachdomänen zur Entwicklung datengetriebener Lösungen
– Entwicklung von Algorithmen und prädiktiven Modellen zur Lösung geschäftlicher Herausforderungen
– Klare Präsentation von Ergebnissen für Stakeholder mithilfe von Visualisierungen und Berichten
– Auf dem Laufenden bleiben über aktuelle Trends in Data Science, Machine Learning und KI, insbesondere im Bereich vortrainierter Modelle
– Beitrag zur internen Wissensbasis und Entwicklung von Tools im Bereich Analytik, Modellierung und KI

Qualifikationen:

– Bachelor- oder Masterabschluss in Informatik, Data Science, Statistik, Mathematik oder einem verwandten Fachgebiet (Ph.D. bevorzugt)
– Mindestens 3 Jahre Berufserfahrung in Data Science, Machine Learning oder einer ähnlichen Rolle
– Fundierte Kenntnisse in Python oder R sowie Erfahrung mit Bibliotheken wie TensorFlow, PyTorch und Scikit-learn
– Praktische Erfahrung mit vortrainierten Modellen wie LLMs oder anderen Deep-Learning-Tools
– Solides Verständnis statistischer Methoden, Machine-Learning-Techniken und Datenvisualisierung
– Erfahrung mit Datenbanken (SQL, NoSQL) und Cloud-Plattformen (AWS, GCP, Azure)
– Starke Kommunikationsfähigkeiten und die Fähigkeit, komplexe Datenanalysen für ein nicht-technisches Publikum verständlich zu machen
– Erfahrung in der Beratung oder im direkten Kundenkontakt ist von Vorteil

Was wir bieten:

– Wettbewerbsfähiges Vergütungspaket mit jährlichem Bonus
– Großzügiges Weiterbildungsbudget und Möglichkeiten zur beruflichen Entwicklung
– Vollständig remote – kein Pendeln notwendig; arbeite von überall in den USA oder Kanada mit zuverlässigem Internetzugang
– Unterstützung beim Einrichten des Home-Office, einschließlich Laptop (Betriebssystem frei wählbar) und jährlichem Budget zur individuellen Gestaltung des Arbeitsplatzes
– Möglichkeiten zur gesellschaftlichen Beteiligung – blogge während der Arbeitszeit oder nimm dir einen Tag frei für ehrenamtliches Engagement für eine Herzensangelegenheit

Zusätzliche Informationen:
Ein Hintergrundcheck ist für die ausgewählte Person erforderlich.
Wir setzen uns dafür ein, auf Wunsch während des gesamten Einstellungsprozesses angemessene Vorkehrungen zu treffen.