Senior Data Scientist für Handelsprodukte | Remote Position | ML-Experte

Als Data Scientist mit Fokus auf Handelsprodukte arbeiten Sie an der Schnittstelle von Finanzen und Technologie und nutzen fortschrittliche Analysen zur Verbesserung unserer Handelskapazitäten. Dies ist eine unbefristete, vollzeitige Remote-Position, die hervorragende Möglichkeiten für berufliches Wachstum und bedeutenden Einfluss bietet. Hauptaufgaben - Enge Zusammenarbeit mit Fachabteilungen, um Anforderungen zu verstehen und zu bewerten, wie Produktänderungen bestehende Machine-Learning-Lösungen beeinflussen. - Steigerung der Leistung und Effizienz unserer aktuellen maschinellen Lernmodelle durch Optimierungstechniken und innovative Ansätze. - Entwicklung neuer Prognosemodelle zur Analyse des Nutzerverhaltens und der Eigenschaften innerhalb unserer Anwendung, einschließlich Abwanderungsprognose, Konversionsratenoptimierung und Prognose des Kundenlebenszeitwerts (LTV). - Produktivierung von Modellen durch Erstellung robuster Codes für Datenvorverarbeitung, Generierung von Prognosen und effektive Übermittlung der Ergebnisse an Geschäftsverantwortliche. - Durchführung umfassender explorativer Datenanalyse (EDA) von Kundenverhaltendaten unter Verwendung von Python, SQL und PySpark zur Aufdeckung aussagekräftiger Muster. - Beitrag zur Verbesserung unserer internen Codebasis und Entwicklung von Tools zur Automatisierung des ML-Modelllebenszyklus, um Skalierbarkeit und Wartbarkeit zu gewährleisten. - Präsentation von Erkenntnissen und Empfehlungen für nicht-technische Stakeholder in klaren, umsetzbaren Begriffen. Erforderliche Fähigkeiten & Erfahrung - 1-3 Jahre praktische Erfahrung in der Entwicklung und Implementierung von Machine-Learning-Lösungen in Produktionsumgebungen. - Obere Mittelstufe oder höhere Kenntnisse in englischer Kommunikation, sowohl schriftlich als auch mündlich. - Ausgeprägte Programmierkenntnisse in Python mit Erfahrung in der Verwendung von Data-Science-Bibliotheken (NumPy, Pandas, Scikit-learn). - Kompetenz in SQL für Datenextraktion und -manipulation aus verschiedenen Datenbanksystemen. - Erfahrung mit Versionskontrolle mittels Git für kollaborative Softwareentwicklung. - Fundiertes Verständnis von Machine-Learning-Algorithmen, statistischer Modellierung und Techniken zur Datenvorverarbeitung. - Fähigkeit, sowohl selbstständig als auch gemeinschaftlich in einer Remote-Umgebung zu arbeiten, mit exzellenten Zeitmanagement-Fähigkeiten. Bevorzugte Qualifikationen - Erfahrung mit Deep-Learning-Frameworks, insbesondere PyTorch. - Kenntnisse in PySpark für die Verarbeitung großer Datensätze. - Vertrautheit mit Docker-Containerisierung für die Erstellung reproduzierbarer Entwicklungsumgebungen. - Verständnis von Cloud-Computing-Konzepten und Erfahrung mit AWS-Diensten. - Hintergrund in der Entwicklung von Kunden-Scoring-Modellen und der Nutzung prädiktiver Metriken für Entscheidungsprozesse. - Erfolgreiche Teilnahme an Kaggle-Wettbewerben oder ähnlichen Data-Science-Herausforderungen. - Erfahrung in der Analyse von Kundenverhaltensmustern und deren Übersetzung in aussagekräftige Geschäftsmetriken. - Kenntnisse über Finanzmärkte oder Handelssysteme. Warum Sie bei uns anfangen sollten Durch den Beitritt zu unserem Team haben Sie die Möglichkeit, an anspruchsvollen Problemen an der Schnittstelle von Finanzen und Technologie zu arbeiten. Sie entwickeln Ihre Fähigkeiten mit modernen Werkzeugen und Technologien weiter und arbeiten mit einem talentierten Team von Fachleuten zusammen. Wir bieten wettbewerbsfähige Vergütung, flexible Remote-Arbeitsregelungen und eine kollaborative Kultur, die Innovation und kontinuierliches Lernen schätzt. Nehmen Sie direkten Einfluss auf unsere Handelsprodukte und gestalten Sie die Zukunft unserer Data-Science-Initiativen mit.