Job
- Level
- Erfahren
- Job Feld
- Data
- Anstellung
- Vollzeit
- Vertragsart
- Unbefristetes Dienstverhältnis
- Gehalt
- ab 48.160 € Brutto/Jahr
- Ort
- Wien
- Arbeitsmodell
- Hybrid, Onsite
Job Zusammenfassung
In dieser Rolle identifizierst du Verbesserungspotenziale und entwickelst datengetriebene Anwendungen mit generativer KI, um Kundendaten zu monetarisieren und implementierst analytische Lösungen in realen Umgebungen.
Job Technologien
Deine Rolle im Team
- Setze deinen analytischen Verstand und dein kreatives Denken gezielt ein, um die nächste Generation von Data Science Lösungen, z.B. unter Einsatz generativer KI, für unsere Kunden zu entwickeln.
- Als Teil eines interdisziplinären Teams fokussierst du dich als Data Scientist darauf, Verbesserungspotenziale zu identifizieren sowie Analysestrategien, Betriebsmodelle und Wertearchitekturen zu entwickeln, um die bereits vorhandenen Daten zu monetarisieren.
- Im Fokus stehen Identifikation, Design, Erprobung, Industrialisierung und Skalierung von datengetriebenen Anwendungsfällen in enger Zusammenarbeit mit unseren Kunden.
- Dabei stehst du mit den Entscheidungsträgern auf Kundenseite im engen Kontakt und sorgst dafür, dass die erarbeiteten Analytics- sowie Artificial Intelligence Lösungen in realen Umgebungen erfolgreich implementiert werden.
Unsere Erwartungen an dich
Ausbildung
- Erfolgreicher Abschluss eines relevanten Studiums auf Master-Niveau in Fachrichtungen wie Mathematik, Informatik, Physik, Ingenieur- oder Wirtschaftswissenschaften.
Qualifikationen
- Von Vorteil sind Kenntnisse im Bereich Datenbanken (z.B. MS SQL, Oracle, Postgres, MongoDB, Neo4j), BI und Visualization Tools (z.B. Tableau, Power BI oder Qlik) und Cloud Lösungen (Azure, AWS, Google Cloud Platform).
- Das Talent, Probleme mit messerscharfem Verstand zu analysieren, um sie anschließend in engem Austausch mit unseren Kunden kreativ als auch effektiv zu lösen.
- Projektbezogene Mobilität, eigenverantwortliches Arbeiten, Kommunikationsstärke auf Deutsch und Englisch sowie eine hohe Kundenorientierung.
Erfahrung
- Erste praktische Data Science-Erfahrung und Kenntnisse in den Bereichen Machine Learning, Deep Learning, Reinforcement Learning oder Generativer KI, mehrjährige Erfahrung wird positiv berücksichtigt.
- Gutes Know-how und Erfahrung in statistischer Modellierung (in Python oder R) und gängigen Frameworks (z.B. Pandas, Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch) sowie in Datenaggregationen (z.B. SQL, Spark).