Data Scientist

• Sie entwickeln eigenverantwortlich Use Cases für anspruchs­volle Analytics-Frage­stellungen, führen und Potenzial­analysen durch und stellen deren Nutzen in Entscheidungs­gremien dar
• Sie nehmen die fachlichen Anforderungen aus den Business­abteilungen sowie den europäischen Konzern­gesell­schaften auf, definieren Kenn­zahlen und Visualisierungen, konzipieren komplexe Analytics-Verfahren und setzen die Anforderungen um
• Sie führen die Datenaufbereitung, -bereinigung und -modellierung strukturierter und unstrukturierter Daten eigen­verant­wortlich durch. Dabei nutzen und operationalisieren Sie Machine-Learning-Ansätze für z. B. Kundenklassifikation, Targeting-Zielgruppen, Produkt­empfehlungen und Bewertung von Kunden und Lieferanten
• Sie leiten und steuern eigen­verant­wortlich Analytics-Projekte und schließen diese erfolgreich in den Zeit-, Qualitäts- und Kostenvorgaben ab
• Perspektivisch streben Sie die Übernahme von Führungs­verant­wortung im Analytics-Umfeld an
• Beim Review von Analytics-Strategien und -Systemen setzen Sie Ihre umfang­reiche Erfahrung und Methoden­kompetenz ein, um für Berner neue Wege zu einer optimierten Nutzung der Unter­nehmens­daten aufzuzeigen. Dabei arbeiten Sie mit an der Weiter­entwicklung des Data-Science-Methodensets und Data-Science-Frameworks, auch im Zusammenspiel mit externen Partnern
• Sie stimmen sich mit den Experten für Daten­management, Daten­integration, Data Governance und Data Protection ab, sind Teil des inter­nationalen Data-Expert-Networks der Berner Group und treiben die Transformation zu einer Data-Driven Company mit voran

Was Sie auszeichnet

• Abgeschlossenes Studium der Informatik, Wirtschafts­informatik, Mathematik, Wirtschafts­mathematik, Statistik oder vergleich­bare Qualifikation
• Fundierte Kenntnisse in Analytics-Methoden und -Werkzeugen
• Fundierte Kenntnisse in der Anwendung von Methoden des maschinellen Lernens und künstlicher Intelligenz sowie Daten- und Text­analyse­verfahren
• (Mehrjährige) Erfahrung im Bereich Konzeption und Implementierung von Analytics-Lösungen unter Verwendung von R
• Kenntnisse in der Nutzung weiterer analytischer Werk­zeuge wie KNIME, SAS, RapidMiner oder Sprachen wie Python, Scala von Vorteil
• Gute bis sehr gute SQL-Kenntnisse
• Idealerweise Datenbankkenntnisse in SAP BW/BI und SAP HANA
• Know-how in agilen Vorgehensmethoden, speziell auch im Analytics-Kontext