(Senior) Consultant Data Science Time-Series & Forecasting (alle Geschlechter)
STATWORX GmbH
1 month ago
Role details
Contract type
Permanent contract Employment type
Full-time (> 32 hours) Working hours
Regular working hours Languages
English, German Experience level
SeniorJob location
Tech stack
Artificial Intelligence
Amazon Web Services
Data analysis
Microsoft Azure
Python (Programming Language)
Machine Learning
Model-Driven Development
Google Cloud
Cloud Platform System
Deep Learning
Information Technology
Machine Learning Operations
Recurrent Neural Networks
Job description
- Als (Senior-)Berater:in und Entwickler:in arbeitest du eigenständig an verschiedenen Data-Science-Projekten für unsere Kunden
- Du leitest Data-Science-Projekte und setzt sie mit einem Fokus auf Zeitreihendaten um, zum Beispiel für Forecasting, Predictive Maintenance und Anomaly Detection
- Du entwickelst und implementierst fortschrittliche Forecasting-Lösungen, indem du ein breites Spektrum an Machine-Learning-Methoden einsetzt - von statistischen Modellen wie ARIMA bis hin zu modernen Deep-Learning-Techniken wie LSTM und Transformern und anderen zukunftsweisenden Ansätzen
- Du arbeitest eng mit unseren Kunden und Stakeholdern zusammen, um deren Anforderungen zu verstehen und optimal umzusetzen
- Du agierst als Projektentwickler:in, Fachexpert:in oder Technical Lead und bearbeitest verschiedene Use Cases, wie z.B. Nachfrageprognosen zur Supply-Chain-Optimierung, Predictive Maintenance mit Zeitreihensensordaten oder das Feintuning von Multi-Horizon-Vorhersagemodellen zur Steigerung von Genauigkeit und Effizienz
- Du implementierst robuste, erweiterbare und leistungsstarke ML-Pipelines gemäß aktuellen ML Ops-Best-Practices
- Du treibst die Weiterentwicklung unseres Angebotportfolios voran und unterstützt aktiv die Akquise neuer Projekte in enger Zusammenarbeit mit unserem Sales-Team
Requirements
- Du verfügst über einen Abschluss in einem quantitativen Bereich wie Data Science, Statistik, Wirtschaftswissenschaften, Mathematik, Informatik oder einem verwandten Fachgebiet
- Du bringst mehr als 3 Jahre Berufserfahrung in Data Science mit einem starken Fokus auf Zeitreihenanalyse und -prognosen mit
- Du besitzt fundierte Kenntnisse in Python für Datenanalyse und Modellentwicklung
- Du bist bestens vertraut mit modernen Machine-Learning-Ansätzen wie Transformer-basierten Modellen, Recurrent Neural Networks (einschließlich LSTM-Varianten), Foundation Models für Zeitreihen
- Du besitzt Kenntnisse in fortgeschrittenen Methoden wie hierarchischer Reconciliation, Cold-Start-Lösungen, fortschrittlichen Normalisierungstechniken und Attentionmechanismen - idealerweise untermauert durch praktische Erfahrung
- Du hast Erfahrung im Umgang mit Cloud-Plattformen wie z.B. Azure, AWS oder GCP und bringst vorzugsweise Erfahrung mit, wie man Modelle erfolgreich in Produktionsumgebungen bereitstellt
- Du bist kommunikationsstark und sprichst sehr gut Englisch und Deutsch (mind. C1-Niveau), damit du sowohl unsere englisch- als auch ausschließlich deutschsprachigen Kunden bestmöglich beraten kannst
- Du kommunizierst technische Lösungen verständlich an Business-Nutzer:innen und hast Freude daran, Geschäftsprozesse zu analysieren
- Weiterhin bist du offen für gelegentlichen Dienstreisen zu unseren Kunden vor Ort in DE/AT/CH
Benefits & conditions
- Data & AI im Kern: Dich erwarten vielfältige und anspruchsvolle Projekte mit namhaften Kund:innen aus unterschiedlichen Branchen - von datengetriebenen Lösungen bis hin zu innovativen KI-Anwendungen
- Fachliche Vielfalt & Entwicklung: Du arbeitest an komplexen, abwechslungsreichen Fragestellungen und baust dabei kontinuierlich deine Expertise in deinem Fachgebiet sowie im Umfeld von Data & AI aus
- Professionelle Weiterentwicklung: Wir fördern deine methodische, fachliche und persönliche Entwicklung - durch regelmäßiges Feedback, individuelle Förderung, Weiterbildungsangebote und unser Mentoring-Programm
- Kultur & Zusammenarbeit: Dich erwartet ein offenes, diverses und wertschätzendes Arbeitsumfeld mit flachen Hierarchien, kurzen Entscheidungswegen und einem starken Teamgefühl
- Moderne Arbeitsweise: Wir leben eine iterative, moderne Arbeitskultur mit klarer Kommunikation, Eigenverantwortung und Raum für neue Ideen und Gestaltungsmöglichkeiten
- Transparente Vergütung: Wir bieten faire, strukturierte und nachvollziehbare Gehaltsstufen, die regelmäßig an Markt- und Leistungsentwicklungen angepasst werden
- Flexibles Arbeiten: Unser modernes Office in Frankfurt ist dein zentraler Arbeitsort - gleichzeitig hast du die Möglichkeit, regelmäßig remote zu arbeiten und bis zu vier Wochen pro Jahr aus dem EU-Ausland zu arbeiten
- Mobilität & Gesundheit: Profitiere von einem ermäßigten Deutschlandticket und vergünstigtem Zugang zu Sport- und Wellnessangeboten über Wellpass
- Ausstattung & Extras: Hochwertiges IT-Equipment (z. B. MacBook Pro), regelmäßige Team-Events sowie zusätzliche Leistungen wie Kinderbetreuungszuschüsse und attraktive Mitarbeiterrabatte runden dein Gesamtpaket ab
About the company
statworx ist ein führendes Beratungs- und Entwicklungsunternehmen für Daten und KI mit Sitz in Frankfurt am Main. Wir bieten strategische Beratung für mittelständische Unternehmen und globale Konzerne. Wir entwickeln innovative Daten- & KI-Lösungen für alle Unternehmensbereiche und Tätigkeitsfelder. Wir befähigen Menschen auf allen Kompetenzniveaus mit unseren Daten- & KI-Bildungsformaten. Kurz gesagt: Wir unterstützen Unternehmen bei allen Aspekten der digitalen Transformation - seit mehr als 10 Jahren, in über 1000 Daten- & KI-Projekten und für über 100 Kunden aus fast allen Industrien.
Unsere AI Development-Abteilung dient als Katalysator für Data & AI Transformation. Dabei setzen wir auf eine ganzheitliche Herangehensweise, die von der initialen Evaluierung der KI-Reife über die Konzeption und Ausarbeitung der Daten- und KI-Lösung bis hin zur praktischen Umsetzung und Skalierung von KI-Lösungen reicht. Durch unsere tiefgehende Expertise in Data Engineering, Data Science, Machine Learning sorgen wir dafür, dass unsere Kunden den maximalen Nutzen aus ihren Daten ziehen.