Data Scientist Customer Analytics (w/m/d)

Gravis; Hamburg; Vor Ort; EUR 70.000 - 100.000; Vollzeit

Benefits dieser Stelle

Mobiles Arbeiten

Mitarbeiterfahrzeug

Modernes Arbeitsumfeld

Gutes Miteinander

Betriebliche Altersvorsorge

Zusammenfassung

Gravis sucht eine/n Data Scientist (m/w/d) zur Entwicklung datengetriebener Lösungen auf einer skalierbaren AWS-Plattform. Du arbeitest eng mit Data Engineers, DevOps und ML-Ops zusammen, um Modelle in Produkte zu integrieren und echten Mehrwert für Kunden zu schaffen.

Du analysierst Anforderungen, entwickelst ML-Modelle, validierst sie und sorgst für hohe Datenqualität sowie gute Systemleistung. Mobiles Arbeiten, modernes Umfeld und Betriebliche Altersvorsorge runden das Angebot ab.

Qualifikationen

• Abgeschlossenes Studium in Informatik, Mathematik, Physik, Wirtschaftsinformatik oder vergleichbare Qualifikation.
• Berufserfahrung als Data Scientist, Analytics Engineer oder ähnliche analytische Rolle.
• Sehr gute Python-Kenntnisse und Erfahrung in datengetriebenen Anwendungen.
• Gute SQL-Kenntnisse; sicherer Umgang mit Git, Testing und CI/CD.
• Erfahrung mit Cloud-Technologien, ideal AWS; Kenntnisse in Spark von Vorteil.

Aufgaben

• Analyse fachlicher Anforderungen sowie Entwicklung datengetriebener Lösungsansätze und Handlungsempfehlungen gemeinsam mit relevanten Stakeholdern.
• Entwicklung, Validierung und Weiterentwicklung von Machine-Learning-Modellen inklusive Feature Engineering und Evaluierung neuer Methoden.
• Zusammenarbeit mit Data Engineering, DevOps und ML-Ops zur Sicherstellung eines performanten und skalierbaren Produktivbetriebs.
• Überwachung von Datenqualität, Modellgüte und Systemperformance sowie Ableitung geeigneter Optimierungsmaßnahmen.
• Begleitung von Projekten über den gesamten Lebenszyklus – von der Datenanalyse und Modellierung bis zur produktiven Nutzung und Erfolgsmessung.

Kenntnisse

Python

SQL

Git

Testing

CI/CD

Ausbildung

Informatik / Mathematik / Physik Studium

Tools

Spark

AWS

Jobbeschreibung

Das erwartet dich

Unser Bereich Customer Management entwickelt und betreibt auf einer skalierbaren AWS-Plattform datengetriebene Lösungen, die Kundenbedürfnisse entlang des gesamten Customer Lifecycles frühzeitig erkennen und Kundenansprachen intelligent automatisieren. Dafür arbeiten DevOps, Data Engineers und Data Scientists gemeinsam an modernen Technologien, um messbaren Mehrwert für unsere Kunden zu schaffen und neue datengetriebene Geschäftspotenziale zu erschließen. In diesem Umfeld entwickelst Du datengetriebene Lösungen von der ersten Analyse bis zum produktiven Einsatz und trägst dazu bei, intelligente Modelle erfolgreich in unsere Geschäftsprozesse zu integrieren.

Deine Aufgaben

• Analyse fachlicher Anforderungen sowie Entwicklung datengetriebener Lösungsansätze und Handlungsempfehlungen gemeinsam mit den relevanten Stakeholdern
• Entwicklung, Validierung und Weiterentwicklung von Machine-Learning-Modellen inklusive Feature Engineering und Evaluierung neuer Methoden
• Zusammenarbeit mit Data Engineering, DevOps und ML-Ops zur Sicherstellung eines performanten und skalierbaren Produktivbetriebs
• Überwachung von Datenqualität, Modellgüte und Systemperformance sowie Ableitung geeigneter Optimierungsmaßnahmen
• Begleitung von Projekten über den gesamten Lebenszyklus - von der Datenanalyse und Modellierung bis zur produktiven Nutzung und Erfolgsmessung

Dein Profil

• Abgeschlossenes Studium der Informatik, Mathematik, Physik, Wirtschaftsinformatik oder eine vergleichbare Qualifikation
• Berufserfahrung als Data Scientist, Analytics Engineer oder in einer vergleichbaren analytischen Rolle
• Sehr gute Kenntnisse in Python sowie Erfahrung in der Entwicklung datengetriebener Anwendungen und Modelle
• Gute SQL-Kenntnisse sowie ein sicherer Umgang mit modernen Software-Engineering-Praktiken wie Git, Testing und CI/CD
• Praktische Erfahrung mit Cloud-Technologien, idealerweise AWS, sowie Kenntnisse in Spark oder vergleichbaren Technologien von Vorteil

Deine Benefits

Mobiles Arbeiten

Mitarbeiterfahrzeug

Modernes Arbeitsumfeld

Gutes Miteinander

Betriebliche Altersvorsorge

Beschäftigungsart: Festanstellung-Vollzeit

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