Data Science Consultant - QuantumBlack, AI by McKinsey

Wer Sie sein werden
Sie sind eine hochgradig kollaborative Person, die in der Lage ist, ihre eigene Agenda beiseite zu legen, zuzuhören und von Kollegen zu lernen, durchdacht herauszufordern und den Fokus auf den Einfluss zu legen. Sie suchen nach Möglichkeiten zur Verbesserung und arbeiten eng mit Kollegen zusammen. Sie glauben an iterative Veränderungen, experimentieren mit neuen Ansätzen, lernen und verbessern sich, um schnell voranzukommen.

Unsere Technologie-Stack
Wir setzen uns dafür ein, die richtigen Werkzeuge für die jeweilige Aufgabe zu verwenden, berücksichtigen jedoch auch die aktuelle Landschaft und die Vorlieben des Kunden. Oft verwenden wir Python, PySpark, TensorFlow, PyTorch, Databricks, SQL, Docker und Kubernetes. Wir nutzen auch unsere eigenen proprietären Tools wie Kedro, CuasalNex, MLRun. Wir arbeiten regelmäßig mit Cloud-Service-Anbietern wie AWS, GCP und Azure.

Ihr Einfluss
Als Data Science Consultant bei QuantumBlack werden Sie in multidisziplinären Umgebungen arbeiten und Daten nutzen, um einen realen Einfluss auf Organisationen weltweit zu haben. Sie werden viele der Empfehlungen beeinflussen, die unsere Kunden benötigen, um ihre Geschäfte positiv zu verändern und die Leistung zu steigern.

Rollenverantwortlichkeiten

• Arbeiten Sie an komplexen und äußerst vielfältigen Datensätzen von einigen der größten Organisationen der Welt, um reale Probleme zu lösen.
• Entwickeln Sie hochwertige Data-Science-Produkte und -Lösungen für Kunden sowie Vermögenswerte für unsere internen Datenteams.
• Fokussieren Sie sich auf Modellierung, während Sie eng mit dem Data Engineering-Team zusammenarbeiten.
• Präsentieren Sie Ergebnisse, Empfehlungen und bieten Sie Beratung für Stakeholder (intern und extern).

Was Sie lernen werden

• Arbeiten Sie in verschiedenen Branchen und Sektoren und gewinnen Sie Einblicke in unterschiedliche geschäftliche Herausforderungen und Anwendungen der Datenwissenschaft.
• Bauen Sie groß angelegte Daten- und Analyselösungen auf, die komplexe Probleme und fortgeschrittene Kundensituationen behandeln.
• Best Practices in der Daten- und Analytikentwicklung, einschließlich Rahmenbedingungen, Verantwortungsmodelle, qualitativ hochwertiger Code, Datensicherheit, Nachhaltigkeit und Skalierbarkeit.
• Arbeiten Sie in kollaborativen Teams mit unterschiedlichen Fähigkeiten und fördern Sie effektive Teamarbeit und Lernen von Kollegen in einer multikulturellen und kreativen Umgebung.
• Bleiben Sie über die neuesten Entwicklungen in den Werkzeugen, Techniken und Technologien der Datenwissenschaft sowie über erstklassige Lernprogramme auf dem Laufenden.
• Entwickeln Sie starke kundenorientierte Fähigkeiten, einschließlich effektiver Kommunikation, Problemlösung und Präsentationsfähigkeiten.

Ihre Qualifikationen und Fähigkeiten

• Abschluss in (Wirtschafts-) Mathematik, Statistik, Maschinenlernen, Datenwissenschaft, Physik, Informatik oder Ingenieurwesen erforderlich.
• Bis zu 2 Jahre professionelle praktische Erfahrung in der Anwendung fortgeschrittener Methoden der Datenwissenschaft und der Implementierung technischer Datenlösungen (z. B. Entwicklung von Maschinenlernmodellen), um Geschäftsprobleme zu lösen.
• Ein starkes Verständnis der verschiedenen Analytiklandschaften, einschließlich Business Intelligence, Maschinenlernen, KI und generativer KI, und wie man sie effektiv in verschiedenen Szenarien anwendet.
• Kenntnisse in Python, SQL (mit Schwerpunkt auf Daten- und Analytikanwendungen).
• Berufserfahrung mit cloudbasierten Analysetools von marktführenden Anbietern wie AWS, MS Azure, Google Cloud.
• Gute Kommunikationsfähigkeiten in Deutsch und Englisch.
• Effektive Kommunikations- und Präsentationsfähigkeiten, insbesondere die Fähigkeit, komplexe analytische Konzepte verständlich zu erklären, angepasst an verschiedene Gruppen von nicht-technischen Zielgruppen, z. B. Geschäftsleiter, Produktverantwortliche, Vertriebs- und Marketingleiter.
• Ein Master-Abschluss in Datenwissenschaft, Informatik, Wirtschaftsinformatik oder einem gleichwertigen Studiengang ist von Vorteil.
• Praktische Erfahrung in der Entwicklung von Anwendungen für generative KI.
• Nachweisliche Erfolge in beratenden Tätigkeiten.
• Nachweisliche Führungserfahrung in einem Arbeitsumfeld und/oder durch außerschulische Aktivitäten.