Senior Data Scientist (Advanced Analytics)

In dieser Rolle entwerfen und implementieren Sie klassische Machine-Learning-Lösungen – von Zeitreihenprognosen und prädiktiven Modellen bis hin zu Optimierungs- und dynamischen Planungssystemen – innerhalb des AI and Data Science Center of Excellence von SoftServe, einem Team von über 170 Experten, darunter Data Scientists, ML Engineers und Architekten. Sie arbeiten eng mit Kunden zusammen, um komplexe, strukturierte und zeitabhängige Daten in produktionsbereite Lösungen umzuwandeln, die die betriebliche Effizienz und messbare Geschäftsergebnisse vorantreiben. Als Teil des CoE haben Sie auch die Möglichkeit, an Initiativen im Zusammenhang mit Generative AI und agentischen Systemen zusammenzuarbeiten und Ihren Einfluss in einem breiten KI-Bereich auszubauen.

Verantwortlichkeiten

• Entwerfen und Entwickeln von Zeitreihenprognosemodellen – unter Verwendung von Techniken wie ARIMA, Prophet oder Gradient Boosting – zur Unterstützung von Nachfrageprognosen, Trendanalysen und Geschäftsplanung.
• Erstellen von End-to-End-ML-Pipelines für tabellarische Daten, einschließlich Datenaufnahme, Merkmalsengineering, Modelltraining, Validierung und Produktionsbereitstellung auf Cloud-Plattformen.
• Zusammenarbeit mit Geschäftsinteressengruppen und Fachexperten, um betriebliche Herausforderungen in skalierbare ML-Lösungen für Prognose-, Planungs- und Optimierungsanwendungen zu übersetzen.
• Entwicklung mathematischer Optimierungs- und dynamischer Planungslösungen unter Verwendung von Frameworks wie OR-Tools oder PuLP zur Automatisierung komplexer Ressourcenallokations- und Planungsprobleme.
• Anwendung statistischer Analysen und prädiktiver Modellierungstechniken zur Aufdeckung von Mustern in strukturierten und zeitabhängigen Daten, um umsetzbare Erkenntnisse für Entscheidungsträger zu generieren.
• Einrichtung und Pflege von Modellüberwachungs-, Neutrainings-Pipelines und Leistungsbewertungsrahmen, um die fortlaufende Zuverlässigkeit in der Produktion sicherzustellen.
• Dokumentation von Methoden, Modellleistungen und Ergebnissen sowie klare Kommunikation der Ergebnisse an technische Teams und nicht-technische Stakeholder.

Anforderungen

• Fortgeschrittene Kenntnisse in Python mit praktischer Erfahrung in scikit-learn, XGBoost, LightGBM, statsmodels und Prophet für tabellarische und zeitliche Modellierung.
• Starkes Wissen über Zeitreihenprognosetechniken.
• Solides Verständnis mathematischer Optimierungs- und dynamischer Planungsframeworks wie OR-Tools oder PuLP.
• Starke Grundlagen in Statistik mit praktischen Kenntnissen in Hypothesentests, Regressionsanalysen und Methoden der kausalen Inferenz.
• Nachgewiesene Fähigkeit, mit strukturierten und tabellarischen Daten zu arbeiten, einschließlich fortgeschrittenem Merkmalsengineering, Vorverarbeitung und Umgang mit zeitlichen Abhängigkeiten.
• Praktische Erfahrung in der Bereitstellung von ML-Modellen auf Cloud-Plattformen (AWS, GCP oder Azure) und der Pflege produktionsbereiter Pipelines.
• Starke analytische und kommunikative Fähigkeiten, mit der Fähigkeit, komplexe Ergebnisse klar an nicht-technische Stakeholder zu präsentieren.
• Master- oder Doktortitel in Informatik, Mathematik, Statistik, Operations Research oder einem verwandten Bereich.
• Obere Mittelstufe oder höhere Englischkenntnisse, sowohl mündlich als auch schriftlich.

SoftServe ist ein Arbeitgeber, der Chancengleichheit bietet. Alle qualifizierten Bewerber werden unabhängig von Rasse, Farbe, Religion, Alter, Geschlecht, Nationalität, Behinderung, sexueller Orientierung, Geschlechtsidentität und -ausdruck, Veteranenstatus und anderen geschützten Merkmalen gemäß geltendem Recht bei der Beschäftigung berücksichtigt.

Wir bieten die Möglichkeit, von zu Hause, vom Büro oder in einem hybriden Format zu arbeiten, das Fokus und Zusammenarbeit unterstützt. Wettbewerbsfähige, marktorientierte Vergütung, die nach Rolle und Standort bewertet wird – plus Gesundheitsversorgung, bezahlte Freizeit, Wellnessunterstützung und Lernmöglichkeiten. Zugängliche Führungskräfte, die offen kommunizieren, die Teams nah an der Strategie halten und langfristige Planung unterstützen.