Data Scientist (w/m/d)

☞ Deutsche Welle

Aussicht: 168

Update Tag: 22-10-2024

Ort: Bonn North Rhine-Westphalia

Kategorie: Hohe Technologie Mechanische / Technische Elektrik / Elektronik IT - Software

Industrie: Broadcast Media Production Distribution

Position: Entry level

Jobtyp: Full-time

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Jobinhalt

Die Deutsche Welle (DW) ist der Auslandssender Deutschlands, verbreitet weltweit journalistische Angebote - multimedial und in mehr als 30 Sprachen. Darüber hinaus stärkt die DW Akademie das Menschenrecht auf Informations- und Meinungsfreiheit in 50 Entwicklungs- und Schwellenländern. Als Mitglied der ARD sind wir stolz darauf, mit unseren vielfältigen und qualitativ hochwertigen Angeboten wesentlich zur Meinungs- und Medienvielfalt beizutragen.

Wir suchen für die Distribution, Marketing and Technology am Standort Bonn oder Berlin zum 15. Mai 2022 bzw. nächstmöglichen Zeitpunkt einen Data Scientist (w/m/d) auf der Basis eines auf drei Jahre befristeten Beschäftigungsverhältnisses.

Wir als Data Science Team bei MAI tragen mit Advanced Analytics und Machine Learning dazu bei, dass die DW ihre Zielgruppe laufend besser versteht und erreicht. Durch deine Arbeit bei uns sorgst du dafür, dass weltweit mehr Menschen freie Informationen für freie Entscheidungen nutzen!

Aufgaben

Bei einer weltweiten Zielgruppe, Angeboten in 32 Sprachen & auf allen medialen Plattformen, entstehen große Mengen an Output- und Nutzungsdaten. Daraus die für unsere Data Science Use Cases relevanten Daten zu extrahieren und für analytische und operative Verarbeitung nutzbar zu machen, spricht den Data Engineer in dir an? Diese Daten mit Hilfe statistischer, mathematischer und Machine Learning Methoden in actionable Insights zu verwandeln deinen Data Scientist-Part?

DANN KANNST DU BEI UNS ORDENTLICH ETWAS BEWEGEN, INDEM DU
  • den Data Lake auf- und ausbaust, der die Datengrundlage für all unsere Data Science Projekten bildet. Dazu tüftelst eine kluge Datenarchitektur aus, zapfst verschiedenste APIs und Datenbanken an und verschiebst (un-)strukturierte Daten über von dir entwickelte Pipelines in den Data Lake
  • die Orchestrierung der dahinterliegenden Komponenten optimierst : -- Data Lake, virtuelle Maschinen, Docker und CPU/GPU-Server -- optimierst
  • die DW-Nutzungsdaten mithilfe des kompletten Data Science Toolkits analysierst (Data Mining, Data Cleaning, Data Exploration, Feature Engineering, Modelling & Data Viz) und Muster erkennst
  • bestehende Kern-Prozesse der Datenanalyse automatisierst und optimierst, damit die Analyst:innen ihre Zeit effizienter nutzen können
  • die oftmals technischen & komplexen Ergebnisse so an die unterschiedlichsten Stakeholder vermittelst, dass sie mehr über Daten und Methoden wissen wollen
Profil
  • ein abgeschlossenes Studium der Informatik, Mathematik, Physik, Computer Science oder ein vergleichbares Studium
  • sehr gute Kenntnisse in der Entwicklung mit Python mitsamt gängiger Data Science Libraries (u.a pandas, numpy, scipy, ploty/dash, sklearn, pytorch und tensorflow)
  • ein großes Data Engineering Skillset: Erfahrung mit dem Bau von ETL-pipelines, dem Nutzen von Schnittstellen (REST, GraphQL, ...), dem Aufsetzen von Datenbanken (z.B. PostgreSQL, Google BigQuery, ...) und dem Orchestrieren von Jobs (z.B. Jenkins). Natürlich bringst du sehr gute SQL-Skills mit. Idealerweise kennst du dich auch mit Big Data und Elasticsearch aus
  • Routine in der Anwendung von Machine Learning-Modellen sowie ein tiefgreifendes Verständnis der zu Grunde liegenden mathematischen und statistischen Konzepte
  • im Umgang mit Git und Docker bist du routiniert
  • Hartnäckigkeit, wenn es um das Lösen komplexerer Probleme geht
  • den Drang deine Data Science-, Mathe- & Coding-Skills kontinuierlich auszubauen und dein Wissen mit deinen Teamkolleg*innen zu teilen
  • ein agiles Mindset und Freude an der Arbeit in einem transdisziplinären, diversen und internationalen Umfeld
  • sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse
Wir bieten
  • inspirierende und herausfordernde Aufgaben in einem modernen und internationalen Medienunternehmen
  • individuelle Weiterentwicklung
  • flexible Arbeitszeitmodelle
  • ausgezeichnete Betriebsgastronomie
  • verkehrsgünstige Lage
  • vergünstigte Tickets für den ÖPNV
  • breites Betriebssportangebot
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Frist: 06-12-2024

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