Data Scientist (m/w/d)

Brunel; Osnabrück; Vor Ort; EUR 80.000 - 100.000; Vollzeit

Zusammenfassung

Ein führendes Unternehmen im Bereich KI sucht einen erfahrenen Python-Entwickler (m/w/d) für die Datenaufbereitung und Modelloptimierung. Sie bringen tiefgehende Kenntnisse in Python und relevanten Bibliotheken mit sowie mindestens drei Jahre Erfahrung in klassischer KI. Eine strukturierte Arbeitsweise und sehr gute Deutschkenntnisse sind erforderlich. Diese Stelle bietet eine unbefristete Festanstellung und attraktive Weiterbildungsmöglichkeiten.

Leistungen

Unbefristete Festanstellung

Haustarifvertrag

Möglichkeiten zur fachlichen Weiterbildung

Qualifikationen

• Tiefgehende Erfahrung in objektorientierter Python-Entwicklung mit Anwendungen über 5000 Codezeilen, insbesondere für AI-Modelle.
• Kenntnisse in wichtigen Python-Bibliotheken wie Pandas, NumPy, PyTorch, TensorFlow, Scikit-Learn und SpaCy.
• Idealerweise Erfahrung in der Nutzung und Integration von Azure-Cloud-Technologien.
• Mindestens drei Jahre einschlägige Projekterfahrung im Bereich klassischer KI.
• Sehr gute Deutschkenntnisse in Wort und Schrift für den professionellen Austausch und die Dokumentation.

Aufgaben

• Datenaufbereitung zur Sicherstellung hochwertiger Modelleingabedaten.
• Auswahl und Evaluierung des besten Modells passend zur spezifischen Problemstellung.
• Entwicklung und Optimierung von Modellarchitekturen.
• Identifikation und Vermeidung von Overfitting.
• Analyse und Minimierung von Bias im Modell.
• Durchführung effektiver Hyperparameter-Tuning-Verfahren.
• Nutzung statistischer Methoden zur Evaluierung der Modellergebnisse.

Kenntnisse

Objektorientierte Python-Entwicklung

Python-Bibliotheken (Pandas, NumPy, etc.)

Azure-Cloud-Technologien

Machine-Learning-Pipelines

Projekterfahrung in klassischer KI

Deutschkenntnisse

Strukturierte Arbeitsweise

Jobbeschreibung

Aufgaben

• Datenaufbereitung, einschließlich Preprocessing, Transformation, Aggregation und Balancing, zur Sicherstellung hochwertiger Modelleingabedaten.
• Auswahl und Evaluierung des besten Modells passend zur spezifischen Problemstellung, unter Berücksichtigung klassischer und moderner Ansätze wie Deep Learning.
• Entwicklung und Optimierung von Modellarchitekturen, insbesondere die Definition der Layer-Anzahl, Layer-Typen und deren Anordnung.
• Identifikation und Vermeidung von Overfitting durch geeignete Methoden wie Cross-Validation, Dropout und Regularisierung.
• Analyse und Minimierung von Bias im Modell durch gezielte Prüfungen und Anpassungen in Datensätzen sowie Modellierungsansätzen.
• Durchführung effektiver Hyperparameter-Tuning-Verfahren, beispielsweise mittels Grid Search, Random Search oder Bayes\'scher Optimierung.
• Nutzung statistischer Methoden und Tools zur Evaluierung der Modellergebnisse, unter anderem mit Präzisions-, Recall- und F1-Score-Analysen sowie Konfusionsmatrizen.

Qualifikationen

• Tiefgehende Erfahrung in objektorientierter Python-Entwicklung mit Anwendungen über 5000 Codezeilen, insbesondere für AI-Modelle.
• Kenntnisse in wichtigen Python-Bibliotheken wie Pandas, NumPy, PyTorch, TensorFlow, Scikit-Learn und SpaCy.
• Idealerweise Erfahrung in der Nutzung und Integration von Azure-Cloud-Technologien.
• Kompetenzen im Aufbau und der Verwaltung von Machine-Learning-Pipelines.
• Mindestens drei Jahre einschlägige Projekterfahrung im Bereich klassischer KI; Wissen im Bereich generativer KI ist wünschenswert, jedoch nicht zwingend erforderlich.
• Sehr gute Deutschkenntnisse in Wort und Schrift für den professionellen Austausch und die Dokumentation.
• Strukturierte, analytische Arbeitsweise, kombiniert mit Teamfähigkeit und einem hohen Maß an Eigenverantwortung.

Ihre Vorteile

• Bei uns arbeiten Sie unbefristet und in Festanstellung.
• Darüber hinaus bieten wir Ihnen einen Haustarifvertrag, der auf die Gehaltsstrukturen der verschiedenen Berufsgruppen zugeschnitten ist und Qualifikation sowie Berufserfahrung honoriert.
• Neben den tariflich gesicherten Sozialleistungen eines expandierenden Unternehmens bieten wir Ihnen die Möglichkeit, sich entsprechend Ihres individuellen Erfahrungsschatzes persönlich und fachlich weiterzubilden.