Signature Aviation betreibt ein globales Netzwerk privater Luftfahrtterminals für Geschäfts- und Privatkunden. Das Unternehmen verbindet Gastfreundschaft mit Unterstützungsleistungen für die Luftfahrt an mehr als 200 Standorten in 27 Ländern auf fünf Kontinenten. Zum Angebot gehören nachhaltiger Flugkraftstoff, Flugzeugwartung, maßgeschneiderte Vertriebslösungen und luftfahrtbezogene Immobilien. Die Teams unterstützen Kunden entlang der gesamten Reise im privaten Luftfahrtsektor.
Junior Data Scientist für Prognosen und maschinelles Lernen – Signature Aviation
Entwickeln Sie Prognose- und Machine-Learning-Lösungen für das weltweite Netzwerk privater Luftfahrtterminals von Signature Aviation. Nutzen Sie umsetzbare Analysen, um Betriebsabläufe, Personalplanung und Umsatzergebnisse zu verbessern.
Beschreibung
- Geschäftliche Herausforderungen in analytische Methoden und technische Lösungen umsetzen.
- Statistische Modelle und Machine-Learning-Modelle für Nachfrageprognosen, die Optimierung der Personalausstattung und die Betriebsplanung entwickeln.
- Zeitreihenmodelle und prädiktive Analysen für betriebliche und kommerzielle Entscheidungen erstellen.
- Rohdaten für statistische Modellierung und Analysen aufbereiten, bereinigen und in strukturierte Datensätze umwandeln.
- Datenquellen und Variablen finden und ergänzen, um die Modellleistung und Prognosegenauigkeit zu verbessern.
- Modellergebnisse in operative Erkenntnisse und messbare Geschäftskennzahlen (KPIs) überführen.
- Visualisierungen und Berichtswerkzeuge erstellen, um Modellergebnisse und Erkenntnisse mit den Fachbereichen zu teilen.
- Analytische Ergebnisse in betriebliche Arbeitsabläufe und Entscheidungsprozesse integrieren.
- Mit Teams aus den Bereichen Betrieb, Technologie und Analytics zusammenarbeiten, um Dateninitiativen zu priorisieren und umzusetzen.
- Beziehungen zu internen und externen Daten- und Technologiepartnern aufbauen, um die Analysekompetenzen zu stärken.
Anforderungen
- 1–3 Jahre Berufserfahrung in Data Science, Machine Learning oder Advanced Analytics mitbringen.
- Einen Bachelorabschluss in Data Science, Statistik, Mathematik, Informatik, Ingenieurwesen oder einem anderen quantitativen Fach besitzen.
- Erfahrung mit der Anwendung statistischer Modellierung und maschinellen Lernens auf reale geschäftliche Fragestellungen haben.
- Sehr gute Python-Kenntnisse, einschließlich Pandas und scikit-learn, sowie sehr gute SQL-Kenntnisse besitzen.
- Erfahrung mit Zeitreihenprognosen und Machine-Learning-Modellen haben.
- Mit Datenvisualisierungs- und Business-Intelligence-Plattformen wie Power BI oder Tableau vertraut sein.
- Erfahrung mit der Anwendung verschiedener Analysemethoden auf technische und betriebliche Herausforderungen haben.
- Komplexe analytische Konzepte technischen und nichttechnischen Beteiligten verständlich vermitteln können.
- Effektiv zusammenarbeiten und sowohl eigenständig als auch in funktionsübergreifenden Teams arbeiten können.
Zusatzleistungen
- Kranken-, Arzneimittel-, Zahn- und Augenversicherung
- Gesundheitssparkonto
- Flexible Ausgabenkonten
- Lebensversicherung
- Berufsunfähigkeitsversicherung
- 401(k)-Altersvorsorgeplan
- Versicherung bei schweren Krankheiten, Krankenhauszusatzversicherung und Unfallversicherung
- Schutz vor Identitätsdiebstahl und Rechtsdienstleistungen
- Bezahlte Freistellung
- Bezahlter Mutterschaftsurlaub
- Erstattung von Studiengebühren
- Schulungen und Weiterentwicklung
- Mitarbeiterunterstützungsprogramm (EAP) und Vergünstigungen