Data Scientist

Entech sucht einen neugierigen Data Scientist, der bereit ist, die bahnbrechenden Technologien optimal zu nutzen und Lösungen für große Herausforderungen zu finden.

Verantwortlichkeiten :

• Zusammenarbeit mit Stakeholdern, um die Geschäftsanforderungen und das erwartete Ergebnis zu ermitteln
• Ermittlung und Auswahl relevanter und glaubwürdiger Datenquellen sowie Bereitstellung technischer Anweisungen für Datenanalysten zum Sammeln, Integrieren und Minen von Daten
• Muster identifizieren und analysieren: Experimente entwerfen, Hypothesen testen und Modelle erstellen
• Ausführen einer erweiterten Datenanalyse und eines komplexen Algorithmus, um den Stakeholdern zu helfen, führende Informationen zu entdecken und zu quantifizieren
• Lösung der Probleme der Stakeholder durch Analyse, Kommunikation der Ergebnisse und Methoden durch einen iterativen Kollaborationsprozess
• Zusammenarbeit mit Stakeholdern, um die erwartete Qualifikation und Sicherheit der Informationen sicherzustellen
• Entwurf und Leitung der Implementierung von Analyse-Pipelines und Visualisierung durch Zusammenarbeit mit anderen Daten- / Informatik-Teams
• Scouting, Testen und Empfehlen neuer Analysealgorithmen und -modelle für die Datenanalyse
• Schulung der Organisation in neuen analytischen Ansätzen, um die Beschleunigung von Geschäftsentscheidungen voranzutreiben
• Zusammenarbeit mit anderen Datenwissenschaftlern, um die Strategie der Datenanalysekompetenz zu entwickeln und den Entwicklungsbedarf zu priorisieren

Qualifikationen :

• PhD- oder Master-Abschluss mit mehr als 2 Jahren Erfahrung in der Datenanalyse in Naturwissenschaften oder Statistik mit einem starken Computerhintergrund.
• Expertise in maschinellem Lernen und Deep Learning, z. B. Klassifizierung, Regression, Clustering, Feature Engineering, neuronale Netze
• Expertise in Statistik, z. B. Zeitreihen, Regressionsmodelle, Hauptkomponentenanalyse, Multi-Varianz-Analyse
• Expertise in Textdatenanalyse: Semantikanalyse, Verarbeitung natürlicher Sprache, Taxonomie
• Erfahrung mit Deep Learning und maschinellem Lernen in der Fertigungsverarbeitung und / oder IoT-Ereigniserkennung wird bevorzugt.
• Kenntnisse in Datenarchitektur und Datenmodellierung unter Verwendung relationaler Datenbanken oder Graphendatenbanken
• Expertise in Datenanalysesoftware und -tools: Python, R, Hadoop, Spark, JSON

Bonusqualifikationen :

• AngularJS-, NodeJS-, Webdienst- und Visualisierungstools z. B. PowerBI, Tableau, Spotfire
• Vertraut mit Cloud DevOps und Software-Engineering-Methoden.
• Starker Geschäftssinn mit der Fähigkeit, Geschäftsprobleme in Datenanalyseanforderungen zu übersetzen und Datenmodelle und Analysepipelines zu entwerfen, um die Probleme zu lösen
• Hervorragende Kommunikations- und Kundenorientierungsfähigkeiten mit der Fähigkeit, technische Ansätze und die Begründung der Ergebnisse in leicht verständlichen Begriffen für das Unternehmen zu erläutern