SCHICKLER steht an vorderster Front der Digitalisierung. Wir beraten Medienunternehmen auf dem Weg in die Zukunft. Dabei kombinieren wir unser Know How in Strategie, Organisation und Data Science. Unsere Projekte drehen sich um diese Themen:<\/p>\n
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- Strategien f\u00fcr digitales Wachstum<\/li>\n
- Moderne und effiziente Organisationen<\/li>\n
- Innovative Data Science-Anwendungen<\/li>\n<\/ul>\n
Unsere Kunden sind Medienunternehmen in Deutschland, \u00d6sterreich und der Schweiz. SCHICKLER z\u00e4hlt als f\u00fchrende Beratung der Branche. Wir wachsen schnell und suchen in Hamburg zur Unterst\u00fctzung f\u00fcr unser Team Dich als:<\/p>\n<\/div>
Data Scientist (m\/w\/d)<\/strong><\/span><\/h1>\n<\/div>
Als Data Scientist<\/b> treibst Du gemeinsam mit Deinem Projekt-Team herausfordernde Datenprojekte voran. Du arbeitest sofort auf realen Daten und kritischen Problemen unserer Kunden. Typische Beispiele sind die Entwicklung von Recommendation Systems, Text Classification und Churn Prediction. In Data-Projekten beweist Du Expertise f\u00fcr die Entwicklung von Algorithmen, ETL-Pipelines oder Data Lakes. Auf Augenh\u00f6he arbeitest Du fach\u00fcbergreifend gemeinsam mit unseren Kunden. Folgende T\u00e4tigkeiten liegen in Deinem Aufgabenbereich:<\/p>\n
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- Entwicklung von technischen L\u00f6sungen f\u00fcr fachliche Herausforderungen unserer Kunden<\/span><\/li>\n
- Aufbau von ETL-Prozessen, Data Warehouses und Datenmodellen<\/span><\/li>\n
- Visualisierung und Aufbereitung der Ergebnisse sowie Ableitung von Handlungsempfehlungen<\/span><\/li>\n
- Entwicklung und Optimierung von Machine-Learning-Modellen<\/span><\/li>\n
- Deployment in Cloud-Systemen und Begleitung von Praxis-Tests<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<\/div>
Bei uns bist Du richtig, wenn Du wissbegierig bist und Lust hast, Dich als Data Scientist anspruchsvollen Problemen zu stellen und innovative L\u00f6sungen zu entwickeln.<\/p>\n
Wir sind kein Fan von starren Profilen. Um Dir trotzdem eine Idee zu geben, hier einige Skills, die Deine zuk\u00fcnftigen Kolleg*innen h\u00e4ufig mitbringen<\/span>:<\/p>\n
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- Studium oder Promotion in einer quantitativen Fachrichtung, z.B. Informatik, Mathematik, Physik oder Data Science<\/span><\/li>\n
- Analytische F\u00e4higkeiten, Denken in Daten und Strukturen<\/span><\/li>\n
- Erfahrung in Python oder anderen Programmiersprachen<\/span><\/li>\n
- Erfahrung mit Machine-Learning-Frameworks und Cloud-Plattformen<\/span><\/li>\n
- Die F\u00e4higkeit, komplexe Probleme zu verstehen und L\u00f6sungsans\u00e4tze mit Daten und Algorithmen zu entwickeln<\/span><\/li>\n
- Unternehmerische Denkweise<\/span><\/li>\n
- Flie\u00dfende Deutschkenntnisse<\/span><\/li>\n<\/ul>\n
Unser Tech Stack<\/b>: Hier findest Du einige der Technologien, mit denen Du nach Deinen ersten Projekten bei SCHICKLER in Ber\u00fchrung gekommen sein wirst: <\/span><\/span><\/p>\n
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- Programmiersprachen: Python, R, JavaScript, SQL<\/span><\/li>\n
- ETL \/ Data-Modeling: dbt, Google Dataflow, Pandas
\n<\/span><\/li>\n- Deployment: Docker, Google Kubernetes Engines, CI \/ CD
\n<\/span><\/li>\n- Cloud Plattformen: Google Cloud Platform, Amazon Web Services
\n<\/span><\/li>\n- Datenbanken: BigQuery, Google Firestore
\n<\/span><\/li>\n- Datenvisualisierung: Tableau, PowerBI, Plotly, Matplotlib, Google Data Studio
\n<\/span><\/li>\n- Machine Learning: SciKit, xgboost, NLTK \/ spaCy, Keras, PyTorch, Prophet
\n<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<\/div>Bist Du neugierig geworden? Dann bewirb‘ Dich unter dem „Jetzt bewerben“ Button!<\/p>\n<\/div>
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Jetzt bewerben<\/span><\/a><\/div><\/div><\/div><\/div><\/div><\/div><\/div><\/div> - ETL \/ Data-Modeling: dbt, Google Dataflow, Pandas
- Analytische F\u00e4higkeiten, Denken in Daten und Strukturen<\/span><\/li>\n
- Aufbau von ETL-Prozessen, Data Warehouses und Datenmodellen<\/span><\/li>\n
- Entwicklung von technischen L\u00f6sungen f\u00fcr fachliche Herausforderungen unserer Kunden<\/span><\/li>\n
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