Senior Data Scientist (m/w/d)

Über Senacor

Deine Leidenschaft sind innovative Technologien und fortschrittliche Datenanalysen? Als Data Scientist (m/w/d) bei Senacor nutzt du nicht nur statistische Methoden: Du entwickelst datengetriebene Modelle und Algorithmen, analysierst komplexe Datensätze und suchst exzellente Lösungen für datenintensive Herausforderungen mit modernen Tools und Technologien.

Was uns auszeichnet? Unsere hands-on mentality! Bei Senacor zählen Coaching auf Augenhöhe, echter Teamgeist und flexible Zusammenarbeit. Bei uns übernimmst du schnell Verantwortung und gestaltest echte Veränderung vom ersten Konzept bis zum Go-live.
Dabei arbeitest du so, wie es zu deinem Leben passt: flexibel im gesamten DACH-Raum oder vor Ort in unseren Büros in Berlin, Bonn, Frankfurt, Hamburg, München, Nürnberg, Wien und Zürich. Klingt gut? Willkommen bei Senacor!

Deine Aufgaben

• Du betreust unsere Kunden bei ihren Datenprojekten – von der Konzeption bis hin zur Implementierung
• Du analysierst, visualisierst und interpretierst komplexe Daten, um relevante Erkenntnisse zu identifizieren
• Du bist verantwortlich für die Gewährleistung der Datenqualität durch effektive Datenaufbereitung/-manipulation (Pandas, NumPy), Datenvisualisierung (Tableau, Matplotlib, Seaborn), sowie der Verarbeitung verschiedener Datenformate (Tabellen, Bilder, Text, Graphen)
• Du entwirfst und implementierst Machine-Learning-Modelle zur Lösung komplexer Probleme, wobei du geeignete Algorithmen auswählst und anpasst
• Du arbeitest eng mit deinem Team zusammen und coachst dabei jüngere Teammitglieder
• Du hast ein abgeschlossenes Studium in den Bereichen Wirtschaftswissenschaften, Physik, Mathematik oder einer vergleichbaren Fachrichtung
• Du hast mindestens drei bis fünf Jahre praktische Erfahrung im Bereich Data Science oder verwandten Feldern
• Du bist sicher in der Aufbereitung, Analyse, Manipulation sowie Visualisierung von Daten und verfügst über Programmierkenntnisse (Python) und Erfahrung mit SQL
• Du verfügst über ein exzellentes Verständnis von Graph- und Machine-Learning-Algorithmen (Random Forests, Boosting, Support Vector Machines, Neural Networks, Deep Learning), sowie von mathematischer Modellierung (Statistik, Zeitreihenanalyse, Netzwerkanalyse, usw.) und hast praktische Erfahrung mit relevanten Bibliotheken (z.B. scikit-learn, TensorFlow/Keras, PyTorch, JAX, XGBoost)
• Deine hohe Eigeninitiative, Teamfähigkeit und sehr gute Deutschkenntnisse zeichnen dich aus