Datenwissenschaftler in INFUSE

UNSER EINSTELLUNGSPROZESS: Wir prüfen Ihre Bewerbung anhand unserer Stellenanforderungen. Wir setzen in dieser Phase keine maschinellen Lerntechnologien ein, da wir der Meinung sind, dass jeder Mensch die Aufmerksamkeit eines anderen Menschen verdient. Wir glauben nicht, dass Maschinen Ihre Bewerbung so bewerten können wie unsere erfahrenen Recruiting-Profis – jeder Mensch ist einzigartig. Wir versprechen, Ihre Bewerbung einer fairen und detaillierten Bewertung zu unterziehen. Möglicherweise laden wir Sie dann ein, ein Videointerview zur Prüfung durch den Personalmanager einzureichen. Auf dieses Videointerview folgt häufig ein Test oder ein kurzes Projekt, mit dem wir feststellen können, ob Sie gut in das Team passen. An dieser Stelle laden wir Sie zu einem Interview mit unserem Personalmanager und/oder dem Interviewteam ein. Bitte beachten Sie: Wir führen keine Vorstellungsgespräche per SMS, Telegram usw. durch und stellen niemals jemanden in unsere Organisation ein, ohne Sie persönlich (oder über Zoom) kennengelernt zu haben. Sie werden zu einem Live-Meeting oder Zoom eingeladen, wo Sie unser INFUSE-Team treffen. Von da an ist es Zeit für die Entscheidung! Wenn Sie immer noch begeistert sind, INFUSE beizutreten, und wir Sie genauso mögen, werden wir ein Gespräch über Ihr Angebot führen. Wir machen keine Angebote, ohne Ihnen die Möglichkeit zu geben, live mit uns zu sprechen. Schließlich betrachten wir unsere Teammitglieder als unsere Familie und möchten, dass Sie sich wohl und willkommen fühlen. Wir suchen einen hochqualifizierten und motivierten Data Scientist zur Verstärkung unseres dynamischen Teams. Der ideale Kandidat verfügt über fundierte Kenntnisse in Datenanalyse, maschinellem Lernen und statistischer Modellierung und verfügt über eine ausgeprägte Fähigkeit, Datenerkenntnisse in umsetzbare Geschäftsstrategien umzusetzen. Hauptaufgaben: Entwicklung und Implementierung von KI/ML-Modellen und -Algorithmen, insbesondere mit Schwerpunkt auf LLM. Verwalten des gesamten Datenlebenszyklus, von der Datenerfassung und -bereinigung bis hin zum Modelltraining, der Bereitstellung und der Inferenz. Sie beherrschen den Einsatz verschiedener Data-Engineering-Tools und Frameworks, um einen nahtlosen Datenfluss sicherzustellen, und verfügen über die Fähigkeit, Modelle für maschinelles Lernen in Produktionsumgebungen zu erstellen, zu trainieren und bereitzustellen. Analysieren Sie komplexe Datensätze mit starken analytischen Fähigkeiten, um Trends, Muster und umsetzbare Erkenntnisse zu identifizieren. Führen Sie eine gründliche Bewertung von KI- und maschinellen Lerntools durch und übernehmen Sie strategisch diejenigen, die das Potenzial haben, wichtige Geschäftsprozesse erheblich zu verbessern. Arbeiten Sie bei der Definition und Implementierung von zu messenden KPIs zusammen Geschäftserfolg basierend auf Erkenntnissen aus maschinellen Lernmodellen und Datenanalysen. Stellen Sie die Datenqualität sicher, indem Sie Ergebnisdaten auf Genauigkeit bereinigen und validieren. Analysieren Sie aktuelle Datenstrukturen, Tags und Qualitätsstandards. Empfehlen Sie Verbesserungen und identifizieren und beheben Sie Datenanomalien. Qualifikationen: Master-Abschluss in Statistik, Mathematik, Wirtschaftswissenschaften, Finanzingenieurwesen oder einem ähnlichen Bereich. Mindestens 3 Jahre nachweisliche Erfahrung als Datenanalyst oder Geschäftsdatenanalyst. E2E-Datenfluss, Modellschulung /Bereitstellungs- und Inferenzkompetenz. Fachkenntnisse in der Entwicklung und Bereitstellung von KI/ML-Modellen mithilfe von Python-Bibliotheken, einschließlich Vorverarbeitung, Analyse, Modellauswahl und Leistungsbewertung. Nachgewiesene Erfahrung mit generativer KI, Feature-Repository-Entwicklung für KI/ML-Modelle, LLM-Einbettungen und mehr -Tuning der benutzerdefinierten Datenets für bestimmte Anwendungsfälle. Starke analytische Fähigkeiten für die Datenmanipulation, -bereinigung und aufschlussreiche Berichterstattung mit größter Liebe zum Detail und Genauigkeit. Starke SQL-Kenntnisse und Erfahrung in der Arbeit mit relationalen Datenbanken. Erfahrung in Geschäftsanalyse und -design, Datenmodellierung (einschließlich Planung, Anforderungserfassung und Dokumentation. Technisches Fachwissen in Datenmodellen, Entwicklung von Datenbankdesigns, Data Mining und Segmentierungstechniken. Hervorragende Fähigkeiten zur Problemlösung mit der Fähigkeit, kritisch zu denken und innovative Lösungen bereitzustellen. Außergewöhnliche Kommunikationsfähigkeiten, um Ergebnisse und Empfehlungen effektiv zu präsentieren. Wir bieten: Eine wettbewerbsfähige Vergütung, die die Erfahrung und Fähigkeiten des Kandidaten berücksichtigt. Zahlungsart – monatlich, basierend auf Rechnung – Banküberweisung/PayoneerRemote, Arbeitsplan: 5/2 (8-Stunden-Arbeitstag) von 13:00 bis 22:00 Uhr EEST (inkl. 60-minütige Pausen, flexibler Zeitplan ist möglich) Interessantes und langfristiges Projekt. Wir unterstützen die Work-Life-Balance und bieten bezahlten Jahresurlaub und bezahlte Krankheitstage. Kürzere Freitage (6 Arbeitsstunden) im Sommer. Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung und zum Karrierewachstum. Unser Rekrutierungsprozess: Vorstellungsgespräch mit der Personalabteilung + einseitiges Videointerview. Testaufgaben. Technisches Vorstellungsgespräch mit dem Team Abschlussinterview mit dem Technischen Direktor Zeig mehr Zeige weniger Посадовий рівень Starrer Wochentag Typ зайнятості Erster Robotertag Weitere Informationen Jugend und Informationstechnologie Galuzi Technologie, Informationen und Internet