ShyftLabs
ShyftLabs
ShyftLabs unterstützt Unternehmen dabei, Daten und künstliche Intelligenz in praxisnahe Geschäftsfähigkeiten zu verwandeln. Das Leistungsspektrum umfasst Daten- und KI-Beratung, schnelles Prototyping, Lösungsentwicklung, die Skalierung von Plattformen und den laufenden Betrieb – von der frühen Strategiephase bis zur Bereitstellung in der Produktion. Das Unternehmen entwickelt sichere Dateninfrastrukturen, Cloud-Plattformdienste, Analyse- und KI-Lösungen, die sich in bestehende Arbeitsabläufe integrieren und die operative Leistungsfähigkeit verbessern lassen. ShyftLabs begleitet Kunden über den gesamten Lebenszyklus ihrer Daten- und KI-Initiativen hinweg und richtet die Implementierungen an ihren Transformationszielen aus.

Data Scientist (Hybrid, Indien)

ShyftLabs sucht eine Data Scientist, die Vorhersagemodelle entwickelt, Experimente durchführt und Datenpipelines aufbaut. Die Position verwandelt komplexe Analysen in Empfehlungen, die Produkt- und Geschäftsentscheidungen unterstützen.

Beschreibung

  • Entwickeln und validieren Sie Machine-Learning-Modelle für Prognosen, Segmentierung und Empfehlungen
  • Arbeiten Sie mit Produkt- und Entwicklungsteams zusammen, um Geschäftsfragen als analytische Probleme zu formulieren
  • Untersuchen und analysieren Sie große Datensätze, um aussagekräftige Muster zu erkennen
  • Planen und bewerten Sie A/B-Tests und andere Experimente
  • Erstellen und pflegen Sie Datenpipelines in Zusammenarbeit mit der Datenentwicklung
  • Präsentieren Sie Erkenntnisse in Berichten, Dashboards und Präsentationen
  • Überwachen Sie die Leistung und Drift eingesetzter Modelle und verbessern Sie die Modelle bei Bedarf
  • Helfen Sie dabei, solide Verfahren für Experimente, Modellbewertung und Datenqualität zu etablieren
  • Verwandeln Sie Unternehmensdaten in umsetzbare Erkenntnisse und intelligente Produkte

Anforderungen

  • Mindestens drei Jahre Erfahrung in Data Science, angewandtem maschinellem Lernen oder quantitativer Analytik
  • Fortgeschrittene praktische Kenntnisse in Python, einschließlich Pandas, NumPy und Scikit-learn, sowie SQL
  • Ausgeprägtes Verständnis von Statistik und Versuchsplanung, einschließlich A/B-Tests
  • Praktische Erfahrung in der Entwicklung und Bewertung von Machine-Learning-Modellen für reale Anwendungen
  • Klare Kommunikationsfähigkeiten zur verständlichen Erklärung technischer Ergebnisse für nichttechnische Zielgruppen
  • Erfahrung im Umgang mit großen Datensätzen und der Erstellung effizienter, produktionsreifer Analyse-Codes
  • Vertrautheit mit Matplotlib, Seaborn, Tableau oder vergleichbaren Datenvisualisierungstools
  • Python
  • Pandas
  • NumPy
  • Scikit-learn
  • SQL
  • Statistik und Versuchsplanung, einschließlich A/B-Tests
  • Entwicklung von Machine-Learning-Modellen

Zusatzleistungen

  • Wettbewerbsfähige Vergütung mit leistungsabhängigen Boni
  • Flexible Arbeitszeiten mit Möglichkeiten für Remote- und hybrides Arbeiten
  • Krankenversicherung und Wellnessleistungen
  • Budget für Weiterbildung und berufliche Entwicklung
  • Kollaboratives Umfeld, in dem analytische Arbeit direkt Entscheidungen beeinflusst

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