Data Scientist (m/w/d)

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Ende des Jahres

Für unser Team bei unserem Kunden suchen wir Verstärkung!

Projekthintergrund:
Die Leistung wird im Rahmen des Projektes CX Analytics angefordert. Dieses übergeordnete Projekt hat das Ziel kurz- und langfristige Initiativen zur Verbesserung der Kundenzufriedenheit (CX) zu ergänzen und eine wesentliche Verbesserung des NPS zu erzielen.

Der Projekt-Teil befasst sich mit der Erstellung und Analyse von Event basieren Modellen zur Steigerung der Kundenzufriedenheit

Aufgaben:
- Koordination und Entwicklung von Data Science Applikationen für das Customer Experience Management
- Entwicklung von SQL Statements auf Basis spezifischer Anforderungen und Speicherung der Ergebnisse in SQL Datenbanken und Hadoop Clusters
- Entwicklung und Implementation von Algorithmen
- Koordination und Entwicklung von zugehörigen Dashboards und Visualisierungen
- Entwicklung von Big Data ETL pipelines auf Basis gängiger open source Frameworks (Hadoop, Hive, Python, Spark)
- Entwicklung neuer Funktionalitäten (Analytics Module, User Feedback und Model Training Prozesse) für unsere Analytics Platform in Python
- Entwicklung von SQL und PL/SQL Ladeläufen auf Basis spezifischer Anforderungen und Speicherung der Ergebnisse in SQL Datenbanken (Oracle)
- Entwicklung von Modellen zur Erkennung von Anomalien in Zeitreihen und granularen Daten
- Entwicklung von EntscheidungsModellen (für die Alarm Generierung)
- Entwicklung von kausalen Modellen für die automatisierte Ursachenanalyse
- Entwicklung von Prozess Komponenten zur Textanalyse für die Generierung von Anomalie Erklärungen
- Erstellung von zugehörigen Dashboards (Tableau/PowerBi)
- Erstellung von Monitoringfunktionen, sowie Dokumentationen

- Data Science Skills sehr gute Kenntnisse und praktische Erfahrung:

- (Causal) Machine Learning (insbesondere Uplift-Modeling)
-Statistische Modellierung (inklusive Zeitreihen-Analyse)
moderner Data Science Toolboxes wie z.B. Python (pandas, numpy, scikit-learn, pymc)
- Zeitreihenanalysen
- Deep Learning (LSTM, RNN, CNN)
- Explainable AI (Shap)
- Data Engineering (SQL)
- Tools: Python (Pandas, tensorflow, Jupyter Notebook),Tableau/PowerBI
Nice
- Analyse von Befragungsdaten (Survey Analysis)
- Attention Models
- Visualisierung (z.B. Tableau)
- Big Data und Development Skills sehr gute Kenntnisse und praktische Erfahrung
- Big Data Infrastrukturen (z.B. Oracle SQL, Hive-SQL)
- Amazon Web Services (AWS)
- Git/GitLab
- Azure
- Big Data und Development Skills von Vorteil:
-Infrastructure / Data -Processing
-Spark
-Splunk
-Dataiku
-Docker
-Kubernetes
-Databricks
- Sehr gute Englischkenntnisse, da die Bereitstellung der Ergebnisse sowie die Dokumentation der Modelle in englischer Sprache verfasst werden

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