Senior Data Scientist

Wir suchen einen hochqualifizierten Senior Data Scientist, der unser Team verstärkt. Der erfolgreiche Kandidat wird fortschrittliche analytische Modelle entwerfen und implementieren, die geospatiale und temporale Daten nutzen, mit einem Fokus auf multi-objektive Optimierung, Simulationen und große Sprachmodelle (LLMs).

Hauptverantwortlichkeiten:

• Entwicklung und Bereitstellung von Machine-Learning-Modellen, mit Schwerpunkt auf Simulationen und KI-gestützten Empfehlungssystemen, um Geschäfts- und Forschungsherausforderungen zu bewältigen.
• Analyse geospatialer Daten zur Aufdeckung räumlicher Trends und Beziehungen, Integration temporaler Daten für dynamische, reale Einblicke.
• Modellierung temporaler Daten für Anwendungen wie Prognosen und Trendanalysen unter Verwendung von Techniken wie LSTMs oder Transformatoren.
• Extraktion bedeutungsvoller Muster aus großen, komplexen Datensätzen mithilfe statistischer Methoden und fortschrittlicher Datenverarbeitungstechniken.
• Training und Optimierung von Modellen (z.B. Transformatoren, Klassifikatoren, Encoder, LLMs) mit TensorFlow oder PyTorch zur Verbesserung von KI-Lösungen.
• Feinabstimmung von LLMs für Aufgaben wie Textgenerierung, Klassifikation oder semantische Analyse.
• Zusammenarbeit mit Ingenieurteams zur Bereitstellung skalierbarer Modelle in Produktionsumgebungen.

Qualifikationen:

• Fortgeschrittene Abschlüsse (Master oder PhD) in Data Science, Informatik, Statistik, Mathematik oder einem verwandten quantitativen Bereich.
• Über 4 Jahre Erfahrung in der Datenwissenschaft mit praktischer Expertise im Training, der Optimierung und der Bewertung von KI-gestützten Modellen.
• Kenntnisse in TensorFlow und/oder PyTorch zum Aufbau und zur Bereitstellung tiefer neuronaler Netzwerke.
• Erfahrung mit großen Sprachmodellen (z.B. BERT oder benutzerdefinierte Implementierungen) und deren Anwendungen.
• Starke Fähigkeiten in Python und Bibliotheken wie NumPy, pandas und scikit-learn zur Datenmanipulation und Modellierung.
• Praktische Erfahrung in der Modellierung temporaler Daten (z.B. Zeitreihenanalyse, sequenzielle Modellierung).
• Solides Verständnis von statistischen Modellen, Techniken zur multi-objektiven Optimierung und Architekturen neuronaler Netzwerke.

Bevorzugte Fähigkeiten:

• Nachgewiesene Fähigkeit zur Verarbeitung und Analyse geospatialer Daten mit Tools wie GeoPandas, GDAL.
• Vertrautheit mit Cloud-Plattformen (z.B. AWS, GCP, Azure) zur Verwaltung großangelegter Daten und Modelle.
• Erfahrung mit GIS-Systemen oder geospatialen Visualisierungstools (z.B. QGIS, Mapbox).
• Hintergrund in der Bereitstellung von Modellen im großen Maßstab unter Verwendung von Containerisierung (z.B. Docker) oder Orchestrierungstools.

Interessiert? Wenn Sie Teil unseres Teams werden und auf eine nachhaltige Zukunft hinarbeiten möchten, freuen wir uns auf Ihre Bewerbung!