Senior Data Scientist für Handelsprognosemodelle - Remote Position

Sind Sie ein versierter Data Scientist mit Erfahrung in Machine Learning und Vorhersagemodellen für Handelsplattformen? In unserem innovativen Team entwickeln Sie zukunftsweisende Trading-Lösungen, die auf fortschrittlichen ML-Techniken basieren. Wir suchen einen talentierten Fachexperten mit 1-3 Jahren Erfahrung, der unsere Handelsprodukte durch datengestützte Erkenntnisse und intelligente Algorithmen auf das nächste Level hebt. Hauptaufgaben: - Mit Fachabteilungen kommunizieren, um aktuelle Anforderungen zu verstehen und die Auswirkungen von Produktänderungen auf bestehende Lösungen zu analysieren. - Leistung und Präzision existierender Machine-Learning-Modelle in unserem Handelsökosystem steigern. - Neue Prognosemodelle entwickeln, die Nutzerverhalten und dessen Eigenschaften vorhersagen – inklusive Kündigungswahrscheinlichkeit, Konversionsraten, Kundenwertprognosen etc. - Modelle produktionsreif machen – Code für Datenvorverarbeitung, Prognosen und Ergebnisübermittlung an die Geschäftsbereiche erstellen. - Explorative Datenanalysen (EDA) von Kundenverhaltensdaten mittels Python, SQL und PySpark durchführen. - Internen Codebestand verbessern und Werkzeuge zur Automatisierung des ML-Modell-Lebenszyklus entwickeln. - Daten-Pipelines implementieren, die große Handelsdatensätze effizient für Modelltraining und -inferenz verarbeiten. - Erkenntnisse und Leistungskennzahlen für Stakeholder in klaren, handlungsorientierten Formaten präsentieren. Erforderliche Qualifikationen: - 1-3 Jahre praktische Erfahrung in der Entwicklung und Implementierung von Machine-Learning-Lösungen für reale Anwendungen. - Fortgeschrittene bis sehr gute Englischkenntnisse (schriftlich und mündlich). - Fundierte Programmierkenntnisse in Python (Python 3.10+) mit Erfahrung in Data-Science-Bibliotheken (Pandas, NumPy, Scikit-learn). - Sicherer Umgang mit SQL-Datenbankabfragen und Datenmanipulation. - Erfahrung mit Versionskontrolle mittels Git. - Solides Verständnis statistischer Methoden und Machine-Learning-Algorithmen. - Kenntnisse in Datenvorverarbeitungstechniken und Feature-Engineering. - Fähigkeit zum selbständigen Arbeiten im Remote-Umfeld. Wünschenswert: - Erfahrung mit Deep-Learning-Frameworks, insbesondere PyTorch 2.0+. - Praktische Kenntnisse in PySpark für die Verarbeitung großer Datenmengen. - Vertrautheit mit Containerisierung mittels Docker. - Verständnis von Cloud-Computing-Konzepten, insbesondere AWS-Diensten (SageMaker, S3, EC2, Lambda). - Hintergrund in der Entwicklung von Kunden-Scoring-Modellen und der Implementierung prädiktiver Metriken in Entscheidungsprozessen. - Erfolgreiche Teilnahme an Kaggle-Wettbewerben mit nachweisbaren ML-Problemlösungsfähigkeiten. - Erfahrung in der Analyse von Kundenverhaltensmetriken und deren Übersetzung in Geschäftserkenntnisse. - Vertrautheit mit Handelsplattformen oder Fintech-Produkten. Warum Sie bei uns arbeiten sollten: Bei uns stehen Sie an der Spitze der Anwendung von Data Science in Handelstechnologien. Sie genießen die Freiheit der ortsunabhängigen Arbeit bei gleichzeitiger Zusammenarbeit mit talentierten Fachleuten weltweit. Wir bieten wettbewerbsfähige Vergütung, vielfältige berufliche Entwicklungsmöglichkeiten und die Chance, Ihre Modelle mit realer Wirkung auf anspruchsvolle Handelsplattformen zu sehen. Verstärken Sie unser Team und gestalten Sie die Zukunft datengesteuerter Handelslösungen aktiv mit.