Senior Data Scientist

🔥 vor 16 Minuten

🇪🇺 Europa – Remote

⏰ Vollzeit

🟠 Senior

📊 Data Scientist

👻 Geisterscore 15%

Was es bedeutet: die Wahrscheinlichkeit, dass für diese Stelle niemand wirklich einstellt.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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Plume Design, Inc

WebsiteLinkedInAlle Stellen

501 - 1000 Mitarbeiter

Gegründet 2015

📡 Telekommunikation

☁️ SaaS

🤝 B2B

Telecommunications • SaaS • B2B

Plume Design, Inc. ist ein Technologieunternehmen, das sich auf fortschrittliche Lösungen für Smart-Home- und Business-Konnektivität spezialisiert hat. Die Plattform verbessert digitale Interaktionen durch innovative Produkte wie HomePass und WorkPass. Diese optimieren WLAN-Netzwerke für den privaten und gewerblichen Einsatz und liefern zugleich wertvolle Einblicke für die Immobilienverwaltung. Plume möchte das Nutzererlebnis durch adaptive, sichere und effiziente Services verbessern, die auf die Bedürfnisse von Familien, kleinen Unternehmen und größeren Immobilienverwaltern zugeschnitten sind.

Beschreibung

• Leitung, Entwicklung, Pflege und Optimierung von ML-/LLM-Projekten und weiteren Automatisierungen • Aufbereitung, Bereinigung und Transformation umfangreicher Netzwerk- und Geräte-Telemetriedaten für Modellierung und Analysen • Konzeption und Implementierung von Feature-Engineering-Strategien zur Verbesserung von Modellgenauigkeit, Interpretierbarkeit und Robustheit • Nutzung von SQL und Python einschließlich Pandas, NumPy und Scikit-learn zur Datenexploration und zum Aufbau analytischer Pipelines • Übersetzung von Produkt- oder Geschäftsanforderungen in analytische Aufgaben und Pläne zur Modellentwicklung • Entwicklung und Bewertung von Machine-Learning-Modellen zur Anomalieerkennung, Prognose und Optimierung • Zusammenarbeit mit Engineering- und Produktteams zur Integration von Modellen in Produktivsysteme sowie zur Überwachung ihrer Leistung • Effiziente Bereitstellung von Erkenntnissen und Modellen unter engen Zeitvorgaben • Mitwirkung an MLOps-Workflows für die Bereitstellung, Validierung und Überwachung von Modellen

🎯 Anforderungen

• Erfahrung in der Leitung, Entwicklung und eigenverantwortlichen Umsetzung von AI-Projekten • Umfassende Erfahrung mit ML-/LLM-Verfahren und deren Implementierung • Sehr gute Programmierkenntnisse in Python sowie Erfahrung mit gängigen Data-Science-Bibliotheken • Fundierte SQL-Kenntnisse zum Abfragen, Aggregieren und Verknüpfen komplexer Datensätze • Nachweisliche Erfahrung in der Transformation unstrukturierter, umfangreicher Daten in strukturierte und hochwertige Eingabedaten für die Modellierung • Tiefgehendes Verständnis der Merkmalsextraktion, -auswahl und -transformation für prädiktive Modelle • Sehr gute Kenntnisse in Statistik, Wahrscheinlichkeitsrechnung und angewandtem Machine Learning • Fähigkeit, Anforderungen zu verstehen, Lösungen einzugrenzen und unter engen Zeitvorgaben hochwertige Ergebnisse zu liefern • Ausgeprägte Kommunikations- und Teamfähigkeit in der Zusammenarbeit mit Engineering-, Produkt- und Data-Teams • Erfahrung mit AWS-Cloud-Services, einschließlich SageMaker und S3

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