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Matrix Global
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51 – 200 Mitarbeitende
BeratungLebensmittel und GetränkeLogistik
Matrix Global entwickelt digitale Marktplätze für Transaktionen im Midstream-Sektor der Öl- und Gasindustrie. Die firmeneigene MAP-Plattform unterstützt Auktionen für Speicher- und Pipelinekapazitäten und hilft Energieunternehmen sowie Speicheranbietern dabei, Chancen zu vergleichen, die Markttransparenz zu verbessern und ihr Engagement mithilfe kurz- und langfristiger Verträge zu steuern. Das Unternehmen arbeitet mit Marktteilnehmern der Branche zusammen, um Transaktionen im Bereich der Speicherung wettbewerbsfähiger und besser auf operative Anforderungen abgestimmt zu gestalten.
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Stellen im Unternehmen

Datenwissenschaftler – Remote in Europa

Werde Teil von Matrix Global und entwickle skalierbare Lösungen für maschinelles Lernen und Analytik. In dieser kundenorientierten Rolle arbeitest du an Datenmodellierung, Bereitstellung sowie an der Zusammenarbeit mit technischen und geschäftlichen Stakeholdern.

EUEuropäische UnionRemoteVollzeitJuniorMittlere StufeErforderliche Sprache: EnglischDatenwissenschaftler
AirflowCloudPySparkPython

Beschreibung

  • Bereitstellung von Data-Science-Lösungen über den gesamten Projektlebenszyklus hinweg
  • Analyse komplexer Datensätze mit hohem Volumen, um Trends, Anomalien und verwertbare Erkenntnisse aufzudecken
  • Erstellung und Weiterentwicklung von Machine-Learning-Modellen und fortschrittlichen Analyse-Workflows
  • Aufbereitung von Daten und Entwicklung von Merkmalen für Projekte zur prädiktiven Modellierung
  • Zusammenarbeit mit Produktmanagement, Engineering und Customer Success, um Geschäftsanforderungen in technische Lösungen zu überführen
  • Verantwortung für Data-Science-Aktivitäten bei Kundenimplementierungen, Pilotprojekten und Produktivsetzungen
  • Aufbau vertrauensvoller technischer Partnerschaften mit Kunden und externen Kooperationspartnern
  • Empfehlung von Verbesserungen an Produkten, Algorithmen und analytischen Funktionen
  • Schulung von Nutzern und Stakeholdern sowie Wissenstransfer
  • Untersuchung und Unterstützung bei der Lösung von Daten- und Analyseproblemen

Anforderungen

  • Bachelorabschluss in Data Science, Informatik, Mathematik, Statistik, Wirtschaftswissenschaften oder einer verwandten quantitativ ausgerichteten Fachrichtung
  • Mindestens zwei Jahre Erfahrung in Data Science, Data Engineering, Machine Learning oder der Entwicklung von Big-Data-Lösungen
  • Fortgeschrittene Kenntnisse in der Python-Programmierung
  • Berufserfahrung mit PySpark
  • Praktische Kenntnisse in Frameworks für die Verarbeitung großer Datenmengen und in Machine-Learning-Pipelines
  • Erfahrung mit der Verwaltung von Machine-Learning-Lebenszyklen mithilfe von MLflow, Airflow oder vergleichbaren Workflow-Tools
  • Ausgeprägte analytische Fähigkeiten sowie Kompetenzen in statistischer Modellierung und Problemlösung
  • Fähigkeit, komplexe technische Sachverhalte sowohl technischem als auch nicht technischem Publikum zu erklären
  • Erfahrung im Kundenkontakt oder mit externen Stakeholdern ist von Vorteil
  • Erfahrung in Finanzdienstleistungen, Betrugserkennung, Risikoanalytik, Compliance oder Transaktionsüberwachung ist wünschenswert
  • Vertrautheit mit cloudbasierten Daten- und Machine-Learning-Umgebungen ist wünschenswert
  • Erfahrung darin, Anomalien zu erkennen und Erkenntnisse aus Daten mit hohem Volumen abzuleiten, ist wünschenswert
  • Kenntnisse bewährter Verfahren für die Bereitstellung und Überwachung von Machine-Learning-Modellen sind wünschenswert

Zusatzleistungen

  • Wettbewerbsfähiges Vergütungs- und Leistungspaket
  • Möglichkeiten für eine sinnvolle berufliche Weiterentwicklung
  • Vielfältige und inklusive Arbeitskultur
  • Kollaboratives Umfeld mit Fokus auf kontinuierliches Lernen und Wachstum
  • Zusammenarbeit mit einem kompetenten globalen Team
  • Mitwirkung an technisch anspruchsvollen Initiativen
  • Möglichkeiten, Schulungen und Wissenstransfer zu geben und zu erhalten

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