Data Scientist (m/f/d)
Indexed description
Aufgaben
- Analyse großer Mengen strukturierter und unstrukturierter Daten, um aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen
- Aufbau, Validierung und Bereitstellung von Machine-Learning-Modellen für prädiktive Analysen und Automatisierung
- Design und Implementierung von Machine-Learning-Pipelines für strukturierte und unstrukturierte Daten
- Enge Zusammenarbeit mit Geschäftspartnern und funktionsübergreifenden Teams, einschließlich Data Engineers und Analysten, um Probleme in datengesteuerte Lösungen zu übersetzen
- Erstellung von Dashboards und Datenvisualisierungen, um Ergebnisse effektiv zu kommunizieren
- Durchführung von Tests, Hypothesenvalidierung und Experiment-Tracking
- Optimierung der Modellleistung und Sicherstellung von Skalierbarkeit und Wartbarkeit in Produktionsumgebungen
- Klare Dokumentation von Methodik, Workflow und Ergebnissen für zukünftige Referenz und Compliance
- Kontinuierliche Überwachung der Modellleistung und Neutraining basierend auf Data Drift und Feedback-Schleifen
Muss-Kriterien
- Erfahrung in Python-Programmierung mit Bibliotheken wie pandas, scikit-learn, NumPy, matplotlib und seaborn
- Kenntnisse der Programmiersprache R
- Beherrschung von SQL
- Erfahrung mit überwachten und unüberwachten Machine-Learning-Techniken
- Erfahrung mit Zeitreihenprognosen
- Erfahrung mit Clustering-Algorithmen
- Erfahrung mit Natural Language Processing (NLP)
- Kenntnisse in statistischer Analyse einschließlich Hypothesentests, Regressionsmodellen, Bayesscher Inferenz und multivariater Analyse
- Erfahrung in Datenvorverarbeitung, -bereinigung und Feature Engineering
- Erfahrung im Umgang mit großen Datensätzen
- Kenntnisse von Big-Data-Tools wie Spark, Hadoop und Hive
- Erfahrung mit Modellbereitstellung mittels MLflow
- Erfahrung mit Docker
- Beherrschung von Datenvisualisierungstools wie Power BI, Tableau, Plotly, Matplotlib und Seaborn
- Erfahrung mit SQL- und NoSQL-Datenbanken (MongoDB, Cassandra)
- Erfahrung mit Cloud-nativen Datenbanken (BigQuery, Redshift, Snowflake)
- Erfahrung mit Cloud-Plattformen wie AWS (SageMaker, Redshift), GCP (Vertex AI, BigQuery) oder Azure (ML Studio, Data Lake)
- Beherrschung der Versionskontrolle mit Git, GitHub/GitLab
- Erfahrung in der Arbeit mit agilen Teams
- Erfahrung mit Kollaborationstools wie Jira, Confluence und Slack
- Erfahrung mit Deep-Learning-Techniken
- Erfahrung mit NLP, GenAI/LLMs oder Empfehlungssystemen
- Erfahrung mit Kubernetes (für fortgeschrittene Rollen)
- Vertrautheit mit MLOps-Praktiken und -Tools (z.B. Kubeflow, Airflow)
Als hundertprozentige Tochtergesellschaft der T-Systems International GmbH ist T-Systems India in Pune und Bangalore tätig, mit einem dynamischen Team von über 4.200 Fachleuten, die weltweit hochwertige IT-Dienstleistungen für Konzernkunden erbringen.
T-Systems India spielt eine Schlüsselrolle in dieser globalen Vision, indem es integrierte, ganzheitliche IT-Lösungen und branchenspezifische Software liefert, um die Transformation in verschiedenen Branchen voranzutreiben, darunter:
- Automobilindustrie
- Fertigung
- Logistik
- Transport
- Gesundheitswesen
- Öffentlicher Sektor
- Beratung
- Cloud
- KI
- Cybersicherheit
- Konnektivität
Mit einem Jahresumsatz von über 4,0 Milliarden Euro (2024) ist T-Systems einer der führenden Partner für digitale Transformation in Europa, der sich der Gestaltung der Zukunft der Unternehmenstechnologie verschrieben hat.
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