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Oben auf dieser Seite sehen Sie eine besonders relevante, aktuell ausgeschriebene Stelle für Data Scientists. Die hervorgehobene Vakanz kann sich ändern, die URL bleibt aber konstant, damit Sie die Seite speichern oder verlinken können. Als Data Scientist arbeiten Sie an der Aufbereitung, Analyse und Modellierung von Daten, um Entscheidungsträgern verwertbare Erkenntnisse zu liefern. In Deutschland sind dabei Schnittstellen zu Produkt- und IT-Teams sowie Aspekte wie Datenschutz und Produktionsreife von Modellen wichtiger Teil der Rolle.

Data Scientist (m/w/d) - Datenbankentwicklung/BI, Ingenieur

CTcon | Vallendar | (talent.com)

Veröffentlicht: 2026-05-05
Gültig bis: 2026-07-04

Dein Profil Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse Mindestens ein abgeschlossenen Bachelorstudium im Bereich Informatik oder vergleichbar Sehr gute Programmierkenntnissen in Python oder R Sicherer Umgang mit DevOps Technologien (Docker, Git, Bash, CI/CD etc.) Praktische Erfahrungen in der Umsetzung von Data Pipelines Erste Erfahrungen im Bereich Big Data Analytics (Spark etc.) und in Cloud Technologien (AWS, MS Azure, GCP) Hohe Datenaffinität Deine Aufgaben Anwendung statistischer Methoden wie deskriptive Analysen, Regressionsverfahren, Zeitreihenanalysen Verfahren im Bereich Data Mining & Machine Learning Erfahrung in der Umsetzung von Data Pipelines– Data Preprocessing über Analytics bis zur Data Story (z.B. Technologien wie R, Python, SQL, noSQL, Qlik, PowerBI, Tableau) Analyse großer Datenmengen mit Apache Stacks wie Spark und Cloud Technologien (AWS, MS Azure, GCP) Anwendung des Methodenwissens auf betriebswirtschaftliche Fragestellungen Managementorientierte Zusammenfassung und Präsentation wesentlicher Erkenntnisse Adressatengerechte Kommunikation komplexer, analytischer oder technischer Zusammenhänge Übernahme erster Teilprojektverantwortung Mitarbeit an Querschnittsaufgaben Wir wollen mehr. Auch wenn es um deine Vorteile geht. Mobiles Arbeiten & Homeoffice Weiterbildungen & Coaching Best-in-class-Equipment Firmenwagen und/oder Business Bike Parkplatz Gute Verkehrsanbindung Events für Mitarbeiter Sportangebote  Off-site Mitarbeiterrabatte Getränke- und Snackangebot Regelmäßige Office Lunches
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It-Spezialist Analyst Analytiker Anwendungsentwickler Anwendungsprogrammierer App Entwickler Automatisierung Benutzerfreundlichkeit Bi Frontend Business Intelligence Cisco Cloud Solution Cloud Solution Architect Customer Service Manager Cybersecurity Datacenter Technician Data Engineer Data Science Datenbankentwicklung Dateningenieur
Typische Aufgaben eines Data Scientist umfassen Datenaufbereitung und -bereinigung, explorative Analysen, Feature-Engineering, Entwicklung statistischer Modelle oder Machine-Learning-Lösungen sowie deren Evaluation und Bereitstellung für den produktiven Einsatz. Ergänzend gehören Visualisierung und die Kommunikation von Ergebnissen an das Team oder die Fachabteilung dazu. Geeignete Profile kommen aus Fachrichtungen wie Statistik, Informatik, Mathematik, Wirtschaftsinformatik oder verwandten Studiengängen; zunehmend bringen auch Quereinsteiger mit intensivem Praxisnachweis (Projekte, Competitions, Portfolio) relevante Fähigkeiten mit. Wichtige technische Kompetenzen sind Programmierkenntnisse (z. B. Python oder R), Datenbank- und SQL-Kenntnisse, Erfahrung mit Machine-Learning-Bibliotheken sowie Grundwissen zu Cloud-Plattformen und Deployment-Prinzipien. Worauf Sie in Stellenanzeigen achten sollten: Welche Datenquellen sind verfügbar und wer ist für deren Bereitstellung verantwortlich, ob Modell- und Datenqualität in den Aufgaben enthalten sind, sowie Hinweise zu Teamstruktur und Zusammenarbeit mit Product- oder Engineering-Teams. Achten Sie auch auf Anforderungen an Produktionsreife, Automatisierung und Nachvollziehbarkeit der Ergebnisse – diese Faktoren beeinflussen später die tägliche Arbeit stark. Schnittstellen zu verwandten Rollen wie Analysten, Business-Intelligence-Teams oder Anwendungsentwicklern sind üblich. Klare Absprachen zu Verantwortlichkeiten (z. B. Modellwartung vs. Integration) erleichtern die Zusammenarbeit. Für Bewerbungen zählen reproduzierbare Projektbeispiele, prägnante Erklärungen Ihrer Methodik und Hinweise auf den konkreten Beitrag zum Ergebnis.

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