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Data Scientist – Machine Learning (m/w/d)

AERTiCKET·Salary not specified

Primary stack

PythonPandasNumPyScikit-learnTensorFlowPyTorchSQLMachine Learning

Job description

About the Position

Data Scientist – Machine Learning (m/w/d)

Berlin Boppstr.

Vollzeit

Festanstellung


We are looking for a passionate Data Scientist to join our team at AERTiCKET. If you enjoy transforming data into actionable insights and developing machine learning models that solve real-world problems, we want you on board. You will work on developing data-driven solutions and machine learning applications for various business areas, collaborating closely with different departments.

Responsibilities

  • Analyse großer Datenmengen zur Identifikation relevanter Muster, Trends und geschäftlicher Potenziale
  • Entwicklung, Training, Validierung und Optimierung von Machine-Learning-Modellen, z. B. für Prognosen, Klassifikationen, Clustering und Optimierungsaufgaben
  • Durchführung von Modellbewertungen, Experimenten und Analysen zur kontinuierlichen Verbesserung der Vorhersagequalität
  • Entwicklung von Proof of Concepts und Überführung geeigneter Lösungen gemeinsam mit den beteiligten Teams in den produktiven Betrieb
  • Unterstützung bei Deployment, Monitoring und Retraining von Machine-Learning-Modellen
  • Sicherstellung der Daten- und Modellqualität einschließlich nachvollziehbarer Dokumentation und laufender Überwachung
  • Gemeinsam mit Fachbereichen, Data Engineering, Softwareentwicklung und IT identifizierst und priorisierst du geeignete Use Cases
  • Analyseergebnisse und Handlungsempfehlungen bereitest du verständlich auf und präsentierst sie sowohl technischen als auch nichttechnischen Stakeholdern
  • Aktuelle Entwicklungen im Bereich Data Science und Machine Learning behältst du im Blick und bewertest, welche Technologien und Ansätze für unsere Anforderungen sinnvoll sind

Requirements

  • Ein abgeschlossenes Studium, z. B. in Informatik, Mathematik, Statistik oder Data Science, oder eine vergleichbare Qualifikation mit entsprechender Praxiserfahrung
  • Mehrjährige praktische Erfahrung im Bereich Data Science und Machine Learning, idealerweise etwa 3–5 Jahre
  • Sehr gute Kenntnisse in Python und Erfahrung mit relevanten Libraries und Frameworks wie Pandas, NumPy, Scikit-Learn, TensorFlow oder PyTorch
  • Gute Kenntnisse in SQL sowie Erfahrung mit Datenmodellierung und der Verarbeitung strukturierter und unstrukturierter Daten
  • Ein gutes Verständnis von Statistik, Wahrscheinlichkeitsrechnung und Methoden zur Modellbewertung
  • Praktische Erfahrung mit Machine-Learning-Verfahren für Prognosen, Klassifikationen, Clustering oder Optimierungen
  • Erfahrung im Umgang mit größeren Datenbeständen sowie Kenntnisse moderner Datenplattformen und Datenpipelines
  • Idealerweise hast du Machine-Learning-Modelle bereits produktiv eingesetzt und kennst dich mit Deployment, Monitoring und Retraining aus
  • Du arbeitest analytisch, strukturiert und lösungsorientiert und kannst komplexe Zusammenhänge verständlich erklären
  • Du kommunizierst sicher auf Deutsch und Englisch

We Offer

  • Flexible Home-Office-Regelung und bis zu 30 Tage Workation pro Jahr
  • Kostenloses, frisch gekochtes Mittagessen (Bio und regional) in unserer eigenen Kantine
  • Zentral gelegenes Loft-Office in Berlin Kreuzberg
  • Monatlicher ÖPNV-Zuschuss von 50 Euro
  • Zuschuss zur Altersvorsorge
  • Wöchentliche Massagen (inkl. Zuschuss vom Arbeitgeber)
  • Viele gemeinsame Team- und Firmenevents
  • Branchenübliche Rabatte für Wochenenden und Familienurlaub

About the Company

With over 1150 employees working at more than 40 international locations, the AERTiCKET Group is one of the biggest air ticket wholesalers in the world. For more than 25 years, the company has been a competent and reliable partner for travel agencies, tour operators, and Internet portals. The Berlin-based company is characterized by competitive prices, first-class service, and the development of innovative booking technologies. The AERTiCKET Group issues around 7 million tickets annually, and the consolidator's database contains 55 million airfares.

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