Data Scientist (m/w/d)

Für unseren Kunden aus der Energiebranche suchen wir zum nächstmöglichen Zeitpunkt Unterstützung.

Jobtitel: Data Scientist (m/w/d)
Startdatum: 01.09.2025
Laufzeit: 12 Projektmonate (ANÜ)
Einsatzort: Karlsruhe/Remote
Auslastung: Vollzeit; 36h/Woche
Jahresbruttogehalt: 67.000 Euro

Aufgaben

1. Pflege und Weiterentwicklung unserer Pricing-Software-Frameworks in Python
2. Deployment und Monitoring der Software in der Azure Cloud (u.a. Azure ML, Databricks, DataFactory, SQL Server)
3. Operative Preis- und Bonusberechnung
4. Planung und Aufbau von Machine-Learning-Systemen, beispielsweise zur Prognose von Vertragsabschlüssen und zur Bewertung von Handlungsoptionen
5. Aufbau von Schnittstellen zur Übermittlung von Preisen (APIs)
6. Prüfung und Sicherstellung von Datenqualität
7. Darstellung von Analyseergebnissen (z.B. als Berichte), Kommunikation an die Fachbereiche und Übersetzung in konkrete Handlungsempfehlungen

Qualifikation

• Erfolgreicher Hochschulabschluss im Bereich Data Science, Mathematik / Statistik, Informatik oder eine vergleichbare Qualifikation mit starkem Fokus auf Datenmodellierung
• 2-5 Jahre Erfahrung als Data Scientist, idealerweise im Pricing-Bereich, Energiewirtschaft oder Unternehmensberatung
• Sehr gute Kommunikationsfähigkeiten, Entscheidungsfreudigkeit und Proaktivität
• Erfahrung in der Erstellung und dem Monitoring (MLOps) von Modellen, Pipelines und performanten Berechnungen mit Hilfe von Azure (insb. Data Factory, Azure ML, DataBricks)
• Ausgeprägte Software- und Programmierkenntnisse im Bereich Statistik, Datenanalyse und Modellierung (Python, SQL und R)
• Kenntnisse in Objektorientierter Softwareentwicklung von Vorteil
• Erfahrung in der Anwendung gängiger Softwareentwicklungstools, insbesondere in der Versionsverwaltung mit GIT, automatisiertem Testen und der Implementierung von CI/CD-Pipelines
• Erfahrungen in den Bereichen Machine Learning und Predictive Analytics
• Erfahrungen im Aufbau von API-Schnittstellen mit Flask, FastAPI oder vergleichbaren Frameworks
• Gute Kenntnisse in der Datenvisualisierung (z.B. Power BI)
• Erfahrung in der Erstellung von PowerPoint-Präsentationen zur Entscheidungsfindung
• Agile, teamorientierte und strukturierte Arbeitsweise

Benefits

• 30 Urlaubstage
• Urlaubsgeld
• Weihnachtsgeld

Benötigte Vorsorgeuntersuchungen: G 37 (wird, falls nicht vorhanden, von NES übernommen)

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