Data Scientist

Stelle nicht auf LinkedIn

🔥 vor 7 Minuten

🇪🇺 Europa – Remote

⏰ Vollzeit

🟢 Junior

🟡 Mittelstufe

📊 Data Scientist

👻 Geisterscore 25%

Was es bedeutet: wie wahrscheinlich diese Stelle offen bleibt, ohne dass aktiv eingestellt wird.So liest du es: 60 % oder höher heißt, wir halten das für einen Geisterjob. Niedrigere Werte sind weniger bedenklich.Wie wir werten: Dauer offen, Neuveröffentlichungen, offene Stellen vs Teamgröße, wie schnell Stellen geschlossen werden, und ob ein Gehalt angegeben ist.Hinweis: eine Schätzung aus öffentlichen Daten, kein Urteil über das Unternehmen. Echte Stellen können hoch punkten, nutze es also als Hinweis, nicht als Fakt.

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Matrix Global

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51 - 200 Mitarbeiter

📦 Logistik

💼 Beratung

🍽️ Lebensmittel & Getränke

Logistics • Consulting • Food & Beverage

Matrix Global ist ein Unternehmen, das die Art und Weise, wie die Öl- und Gasindustrie Transaktionen durchführt, revolutioniert, indem es eine hochentwickelte Auktionsplattform für Lager- und Pipeline-Kapazitäten bereitstellt. Ihre proprietäre MAP-Plattform verbessert die Transparenz und den Wettbewerb im Midstream-Sektor, wodurch Unternehmen in der Lage sind, Lagertransaktionen zu optimieren und Risiken effektiv durch sowohl kurzfristige als auch langfristige Verträge zu managen. Durch die Zusammenarbeit mit Branchenführern bietet Matrix Global strategische Chancen für Lageranbieter und Energieunternehmen und fördert so einen dynamischen Marktplatz für Öl- und Gastransaktionen.

Beschreibung

• Entwicklung und Implementierung von Data-Science-Lösungen über den gesamten Projektlebenszyklus hinweg • Analyse großer und komplexer Datensätze zur Erkennung von Trends, Anomalien und verwertbaren Erkenntnissen • Entwicklung und Optimierung von Machine-Learning-Modellen und Workflows für Advanced Analytics • Durchführung von Feature Engineering und Datenaufbereitung für Initiativen zur prädiktiven Modellierung • Zusammenarbeit mit den Teams aus Produktentwicklung, Engineering und Customer Success, um Geschäftsanforderungen in technische Lösungen zu überführen • Verantwortung für Data-Science-Aspekte bei Kundenimplementierungen, Pilotprojekten und Produktivsetzungen • Aufbau enger technischer Beziehungen zu Kunden und externen Partnern • Abgabe von Empfehlungen zur Verbesserung von Produkten, Algorithmen und Analysefunktionen • Durchführung von Schulungen und Wissenstransfer für Endanwender und Stakeholder • Unterstützung bei der Untersuchung und Lösung datenbezogener und analytischer Herausforderungen

🎯 Anforderungen

• Bachelorabschluss in Data Science, Informatik, Mathematik, Statistik, Volkswirtschaftslehre oder einem verwandten quantitativ ausgerichteten Studienfach • Mindestens 2 Jahre Berufserfahrung in Data Science, Data Engineering, Machine Learning oder Big-Data-Entwicklung • Sehr gute Programmierkenntnisse in Python • Erfahrung mit PySpark • Praktische Erfahrung mit Frameworks für die Verarbeitung großer Datenmengen und Machine-Learning-Pipelines • Erfahrung mit Tools für das Management des ML-Lebenszyklus und von Workflows, beispielsweise MLflow, Airflow oder vergleichbaren Plattformen • Ausgeprägte analytische Fähigkeiten sowie sehr gute Kenntnisse in Problemlösung und statistischer Modellierung • Fähigkeit, komplexe technische Sachverhalte gegenüber technischen und nichttechnischen Zielgruppen verständlich zu vermitteln • Erfahrung im direkten Umgang mit Kunden oder externen Stakeholdern von Vorteil • Erfahrungen in den Bereichen Finanzdienstleistungen, Betrugserkennung, Risikoanalytik, Compliance oder Transaktionsüberwachung wünschenswert • Kenntnisse cloudbasierter Daten- und Machine-Learning-Umgebungen wünschenswert • Erfahrung in der Untersuchung von Anomalien und der Gewinnung von Erkenntnissen aus Datenbeständen mit hohem Volumen wünschenswert • Kenntnisse der Best Practices für die Bereitstellung und Überwachung von Machine-Learning-Modellen wünschenswert

🏖️ Vorteile

• Wettbewerbsfähige Vergütung und attraktive Zusatzleistungen • Vielfältige Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung • Vielfältige und inklusive Unternehmenskultur • Zusammenarbeit, kontinuierliches Lernen und persönliche Weiterentwicklung • Möglichkeit zur Zusammenarbeit in einem talentierten globalen Team • Anspruchsvolle und sinnstiftende technische Projekte • Möglichkeiten für Schulungen und Wissenstransfer