Data Scientist (m/w/d)

Acxiom Deutschland GmbH; Frankfurt; Hybrid; EUR 75.000 - 110.000; Vollzeit

Benefits dieser Stelle

Flexible Arbeitszeiten

Weiterbildungsmöglichkeiten

Zusammenfassung

Acxiom Deutschland GmbH sucht eine/n Data Scientist, der/ die komplexe Geo-, Markt- und soziodemografische Daten analysiert und neue Merkmale sowie datenbasierte Modelle entwickelt.

Sie arbeiten eng mit Data Engineering, Produktmanagement und Stakeholdern zusammen, bewerten Datenqualität und Validität und erstellen reproduzierbare Data-Products. Wir bieten hybrides Arbeiten und fachliche Weiterentwicklung.

Qualifikationen

• Abgeschlossenes Studium in relevanter Fachrichtung oder praktische Qualifikation.
• Sehr gute Kenntnisse in Python und SQL sowie gängiger Data-Science-Bibliotheken.
• Fundierte Statistikkenntnisse, explorative Datenanalyse und Modell-Entwicklung.
• Erfahrung mit großen heterogenen Datenbeständen und Verständnis von Bias/Unsicherheit.

Aufgaben

• Analysieren großer Datenbestände, Muster erkennen und Potenziale identifizieren.
• Entwickeln und validieren statistische Modelle, Scoring-Verfahren und datenbasierte Methoden.
• Konzipieren Feature-Engineering-Ansätze und kombinieren Geo-, Markt- und Demografie-Daten.
• Zusammenarbeit mit Produktmanagement und Data Engineering zur Umsetzung von Lösungen.
• Ergebnisse verständlich aufbereiten und fachliche Fragestellungen erklären.

Kenntnisse

Python

SQL

Statistik

Explorative Datenanalyse

Feature Engineering

Datenqualität

Geodatenanalyse

Teamarbeit

Ausbildung

Data Science / Statistik / Mathematik / Informatik oder vergleichbare Fachrichtung

Tools

GeoPandas

PostGIS

PySpark

Apache Spark

Jobbeschreibung

Du möchtest aus komplexen Daten belastbare Erkenntnisse, Modelle und datenbasierte Produkte entwickeln? In unserem Data-Science-Team arbeitest du mit umfangreichen Geo-, Markt- und soziodemografischen Daten und entwickelst daraus neue Merkmale, Scores, Zielgruppen und analytische Lösungen. Dabei verbindest du statistisches und methodisches Verständnis mit pragmatischer Umsetzung und einem klaren Blick für den fachlichen Mehrwert von Daten.

Deine Aufgaben:

• Du analysierst große strukturierte und unstrukturierte Datenbestände und identifizierst relevante Muster, Zusammenhänge und Potenziale.
• Du entwickelst und validierst statistische Modelle, Scoring-Verfahren und datenbasierte Methoden zur Ableitung neuer Merkmale und Zielgruppen.
• Du konzipierst Feature-Engineering-Ansätze und kombinierst Geo-, Markt-, Verhaltens- und soziodemografische Daten aus unterschiedlichen Quellen.
• Du entwickelst Methoden zur Segmentierung, Klassifikation und Bewertung von Regionen, Zielgruppen und Märkten.
• Du führst explorative Analysen durch, bewertest Datenqualität und Aussagekraft und hinterfragst Ergebnisse kritisch auf Plausibilität und Verzerrungen.
• Du arbeitest mit räumlichen Daten und entwickelst analytische Ansätze, um geografische Muster und Zusammenhänge nutzbar zu machen.
• Du evaluierst neue Datenquellen und entwickelst Konzepte, wie daraus zusätzliche Merkmale, Modelle oder Datenprodukte entstehen können.
• Du überführst analytische Prototypen gemeinsam mit Data Engineers in skalierbare, reproduzierbare und produktive Datenprozesse.
• Du arbeitest eng mit Produktmanagement, Data Engineering und weiteren Stakeholdern zusammen und übersetzt fachliche Fragestellungen in geeignete analytische Methoden.
• Du bereitest Ergebnisse verständlich auf und kannst Methoden, Annahmen und Limitationen gegenüber technischen und nicht-technischen Stakeholdern nachvollziehbar erklären.

Das bringst du mit:

• Ein abgeschlossenes Studium in Data Science, Statistik, Mathematik, Informatik, Geoinformatik, Wirtschaftsinformatik oder einer vergleichbaren Fachrichtung bzw. eine entsprechende praktische Qualifikation.
• Sehr gute Kenntnisse in Python und SQL sowie Erfahrung mit gängigen Data-Science- und Analysebibliotheken.
• Fundierte Kenntnisse in Statistik, explorativer Datenanalyse, Feature Engineering und der Entwicklung und Validierung datenbasierter Modelle.
• Erfahrung im Umgang mit großen und heterogenen Datenbeständen sowie ein gutes Verständnis für Datenqualität, Bias, Unsicherheit und methodische Grenzen.
• Erfahrung mit Machine-Learning-Verfahren wie Regression, Klassifikation, Clustering oder ähnlichen Methoden und die Fähigkeit, abhängig vom Anwendungsfall geeignete Ansätze auszuwählen.
• Kenntnisse in der Analyse und Verarbeitung von Geodaten, beispielsweise mit GeoPandas, PostGIS oder vergleichbaren Technologien, sind von Vorteil.
• Erfahrung mit PySpark, Apache Spark, Cloud- oder Big-Data-Technologien ist ebenfalls von Vorteil.
• Ein ausgeprägtes analytisches Denkvermögen: Du hinterfragst Ergebnisse, erkennst Zusammenhänge und gehst Ursachen strukturiert auf den Grund.Du arbeitest eigenständig und pragmatisch und kannst aus einer fachlichen Fragestellung einen strukturierten analytischen Lösungsansatz entwickeln.
• Du kannst komplexe analytische Methoden und Ergebnisse verständlich kommunizieren und arbeitest gerne interdisziplinär mit technischen und fachlichen Teams zusammen.

Das erwartet dich bei uns:

• Anspruchsvolle Fragestellungen an der Schnittstelle von Data Science, Geoinformatik und datenbasierten Produkten.
• Die Möglichkeit, mit umfangreichen und vielfältigen Datenbeständen zu arbeiten und daraus neue Merkmale, Modelle und Datenprodukte zu entwickeln.
• Viel Gestaltungsspielraum bei der Auswahl und Weiterentwicklung analytischer Methoden und bei der Entwicklung neuer datengetriebener Anwendungsfälle.
• Eine enge Zusammenarbeit mit Data Engineering und Produktmanagement, sodass aus analytischen Konzepten tatsächlich produktiv eingesetzte Lösungen entstehen.
• Ein erfahrenes, kollegiales Team mit kurzen Abstimmungswegen und gegenseitigem Wissensaustausch.
• Flexible Arbeitsmodelle mit einer Kombination aus Büro und mobilem Arbeiten.
• Eine fundierte Einarbeitung und Möglichkeiten zur fachlichen und persönlichen Weiterentwicklung.

Über uns

Dann freuen wir uns darauf, dich kennenzulernen.

Acxiom Deutschland GmbH

Ansprechpartner: Ewa Jodko
E-Mail: [e-mail]