Bei uns erhalten Sie auf einen Blick die aktuellen Data Scientist Jobs.
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Brunel ist einer der führenden Ingenieurdienstleister innerhalb der DACH-CZ Region. Fest angestellt bei Brunel, werden unsere Ingenieur:innen, Informatiker:innen, Techniker:innen und Manager:innen im Rahmen von Arbeitnehmerüberlassung oder Werk- und Dienstleistungsverträgen eingesetzt.
Spannende Jobs für Data Scientists!
Data Scientist (w/m/d)
Standort: Osnabrück
Branche: IT & Telekommunikation
Fachkenntnisse: IT & Gemeinsame Dienste
Erfahrung: 2 Jahre
Analyse großer, komplexer Datensätze und Entwicklung von Modellen zur Lösung von Business-Problemen Anwendung von statistischen Methoden, maschinellem Lernen und Data-Mining-Techniken zur Identifikation von Mustern und Trends Entwicklung, Implementierung und Optimierung von Vorhersagemodellen und Algorithmen Erstellung von Dashboards, Reports und Präsentationen, um die Ergebnisse der Datenanalyse für verschiedene Stakeholder verständlich zu machen Enge Zusammenarbeit mit Fachabteilungen (z. B. Marketing, Vertrieb, Produktentwicklung), um datenbasierte Entscheidungen zu treffen Identifikation von Optimierungspotentialen und Ableitung von Handlungsempfehlungen Durchführung von Experimenten und A/B-Tests zur Validierung von Hypothesen und Modellen Implementierung und Wartung von Datenpipelines zur Sicherstellung der Datenqualität und -verfügbarkeit Nutzung moderner Tools und Technologien im Bereich Data Science (z. B. Python, R, SQL, Hadoop, Spark, TensorFlow)
Data Scientist (m/w/d)
Standort: Osnabrück
Branche: Kommunikationsdienste
Fachkenntnisse: Kommunikation & Vertrieb
Erfahrung: 2 Jahre
Durchführung der Datenaufbereitung, einschließlich Preprocessing, Transformation, Aggregation und Balancing, zur Sicherstellung hochwertiger Modelleingabedaten. Auswahl und Evaluierung des besten Modells passend zur spezifischen Problemstellung, unter Berücksichtigung klassischer und moderner Ansätze wie Deep Learning. Entwicklung und Optimierung von Modellarchitekturen, insbesondere die Definition der Layer-Anzahl, Layer-Typen und deren Anordnung. Identifikation und Vermeidung von Overfitting durch geeignete Methoden wie Cross-Validation, Dropout und Regularisierung. Analyse und Minimierung von Bias im Modell durch gezielte Prüfungen und Anpassungen in Datensätzen sowie Modellierungsansätzen. Durchführung effektiver Hyperparameter-Tuning-Verfahren, beispielsweise mittels Grid Search, Random Search oder Bayes'scher Optimierung. Nutzung statistischer Methoden und Tools zur Evaluierung der Modellergebnisse, unter anderem mit Präzisions-, Recall- und F1-Score-Analysen sowie Konfusionsmatrizen.
Data Ingenieur (w/m/d)
Standort: Memmingen
Branche: Luft- und Raumfahrt
Fachkenntnisse: IT & Gemeinsame Dienste
Erfahrung: 1 Jahre
Datenintegration: Integration von Daten aus verschiedenen Quellen und Systemen Datenqualität: Sicherstellen der Datenqualität und -integrität durch Implementierung von Datenqualitätskontrollen und -validierungen Zusammenarbeit mit Business Intelligence-Teams, um aussagekräftige Visualisierungen/Reports zu erstellen
Software Ingenieur Data Science (w/m/d)
Standort: Frankfurt am Main
Branche: IT & Telekommunikation
Fachkenntnisse: IT & Gemeinsame Dienste
Erfahrung: 2 Jahre
Erstellung von Software für Medizinprodukte mit Fokus auf molekularbiologische Tests Software für Prüfbauten zur Herstellung und Wartung von Medizinprodukten Software zur Entwicklung von Medizinprodukten unter Einhaltung der Anforderungen aus den gesetzlichen Richtlinien und Vorgaben für Medizinprodukte und Medizinproduktesoftware Entwicklung und Implementierung mathematischer/bioinformatischer Algorithmen zur Analyse von Messdaten, die statistischen Auswertung von Ergebnisdaten Entwicklung und Implementierung von Algorithmen der Bildverarbeitung und Bildanalyse entsprechend der Anforderungen aus Projekten und Abteilungen Versuchsplanung und Auswertung von Testserien mit statistischen und Data Mining Methoden Normkonforme Softwareentwicklung inklusive Anforderungsanalyse, Risikomanagement, Softwareverifizierung und -validierung, Softwarefreigabe und Dokumentation der Softwareentwicklung Implementierung, Qualifizierung, Bereitstellung, Dokumentation und Überwachung von Softwareentwicklungsprozessen und Softwareentwicklungsumgebungen Fachliche Anleitung von Mitarbeitern in der Anwendung der entwickelten Medizinprodukte und/oder der entwickelten Prüfaufbauten Ausführung von Einzelaufträgen, die dem Wesen der Tätigkeit entsprechen auf Anweisung des Vorgesetzten Sicherstellung der Einhaltung der geltenden Qualitäts- und Prozessvorgabe
Test-/Integration-Engineer (m/w/d)
Standort: Ingolstadt
Branche: Automotive
Fachkenntnisse: Validierung
Erfahrung: 2 Jahre
Als IoT Test- und Integrationsingenieur sind Ihre Hauptaufgaben die Integration und das Testen neuer Geräte im Kontext von Hiltis Data Driven Services und Connected Tool Services. Sie spielen eine entscheidende Rolle bei der Organisation von Test- und Projektaktivitäten, die in enger Zusammenarbeit mit externen Partnern und internationalen Entwicklungsteams stattfinden. Ihre Verantwortlichkeiten umfassen die Entwicklung und Umsetzung funktionaler und nicht-funktionaler End-to-End-Tests entlang des gesamten Entwicklungszyklus für Lösungen, die Hardware, eingebettete Software, Konnektivität (Mobilfunk), Cloud-Plattformen sowie Web- und Mobilanwendungen einschließen. Darüber hinaus überwachen Sie die Nachverfolgung der Tests und stellen die Testergebnisse als Grundlage für wichtige Produktentwicklungsentscheidungen bereit. Mit Ihrem umfassenden Fachwissen im Bereich IoT-Lösungen tragen Sie dazu bei, Integrations- und End-to-End-Tests für verschiedene Lösungen zu definieren und durchzuführen, um ein nahtloses Kundenerlebnis sicherzustellen.
R&D Test Engineer (m/w/d)
Standort: Ingolstadt
Branche: Maschinen- & Anlagenbau
Fachkenntnisse: Forschung & Entwicklung
Erfahrung: 2 Jahre
Your day-to-day work: For each test, you will be responsible for the following activities (where applicable), with guidance and advice from our experienced team members: Evaluating the test requirement and refining it together with the design team Creation of a test concept Detailed design of the test and measurement setup Setting up the test setup, including coordination of production and purchasing Planning the test execution, incl. test sequence and risk assessment Execution of the test Post-processing the data and reporting on the results Development of complex test stands and setups and coordination of our support teams (software, CAD, technicians) Preparation of technical documentation for your test setups and results Supporting the design team in the detailed definition of test requirements Feedback your findings and opinions to the design team for product improvement Ensure a safe working environment in the lab Constantly learn new things about our test articles and the way we test them - and pass them on to your team members Work on ad hoc projects or tasks
Energy Test Engineer (m/w/d)
Standort: Ingolstadt
Branche: Automotive
Fachkenntnisse: Planung & Prüfung
Erfahrung: 2 Jahre
Your daily work routine: Working with multi-megawatt battery systems Planning of tests and consultation with stakeholders Planning and setting up laboratories and laboratory equipment Working closely with other integration engineers, especially in battery development Analyzing test data and interpreting the results Planning, setting up and maintaining test rooms and equipment Design and operation of test rigs for testing electrical, electrochemical and electromechanical components, including battery abuse testing Testing components for electrical and thermal performance, mechanical, abuse, crash and environmental behavior Coordinating, preparing and conducting tests of battery cells, modules and packs as well as electrical parts and components according to CS-23, DO-160, DO-311 and other standards, internally and with partners Provide critical feedback to relevant stakeholders (suggestions for design changes, process adjustments, software bug fixes, etc.) Support in production planning and end-of-line test setup Work on ad hoc tasks or projects as assigned by management Working with the BMS system and test bench software Preparation of post-mortem analyses and reports Brunel International N.V. is acting as an Employment Agency in relation to this vacancy.
Software-Entwickler C++ (m/w/d)
Branche: IT & Telekommunikation
Fachkenntnisse: IT & Gemeinsame Dienste
Erfahrung: 2 Jahre
Sie sind als Softwareentwickler tätig und entwickeln unterschiedliche Applikationen für militärische Führungssysteme. Als Arbeitsumgebung nutzen Sie dabei Linux, als zentrale Sprache C++, inhaltlicher Schwerpunkt der Tätigkeit ist die Signaldatenverarbeitung sehr großer Datenmengen. Sie sind Teil fachbereichsübergreifender Teams und bilden die Schnittlstelle zu Projektmanagement, Safety- und Requirement Engineering und anderen Kompetenzfeldern Auch die Dokumentation gehört zu Ihren Aufgaben.
Software Ingenieur SCADA (w/m/d)
Standort: Heilbronn
Branche: Pharmazeutik
Fachkenntnisse: Forschung & Entwicklung
Erfahrung: 2 Jahre
Entwicklung und Programmierung von maschinennahen Visualisierungen und maschinenübergreifenden SCADA-Systemen für hoch technologische Maschinen im internationalen Pharmaumfeld Standardisierung und Weiterentwicklung bestehender Basisapplikationen Entwicklung und Installation von PC-basierter Software zur Umsetzung von Digitalisierungsprodukten Interdisziplinäre Zusammenarbeit mit den Entwicklungsbereichen Auslegung und Konfiguration von Netzwerksystemen Klärung der spezifischen technischen Anforderungen der Kunden, Entwicklung von Lösungsansätzen und gemeinsame Umsetzung im Team
Softwarearchitekt (w/m/d)
Standort: Osnabrück
Branche: Maschinen- & Anlagenbau
Fachkenntnisse: Produktion & Fertigung
Erfahrung: 1 Jahre
Entwickeln von übergreifenden Architekturkonzepten, die unsere Softwareprodukte optimal mit Maschinen integrieren. Sie übernehmen die Koordination, Beratung und Steuerung der Softwareentwicklungsteams und externer Partner, einschließlich der Bewertung von Arbeitsergebnissen (z. B. Code-Reviews). Validierung neuer Technologien durch Prototyping und Proof-of-Concepts. Abstimmung und Ausarbeitung von Architekturkonzepten gemeinsam mit dem Architekten-Team. Zusammenarbeit mit Produktmanagement und UX-Design bei der Gestaltung digitaler Produkte sowie der Software-Roadmap. Präsentation und Vertretung von Projekten, Themen oder Produkten vor relevanten Stakeholdern.
Cloud-Entwickler - Backend (w/m/d)
Standort: Ingolstadt
Branche: Automotive
Fachkenntnisse: IT & Gemeinsame Dienste
Erfahrung: 2 Jahre
Entwicklung von Backend-Diensten für prädiktives Navigationssystem Design und Implementierung von Microservices für Fahrzeugkommunikation und Datenverarbeitung Arbeit im Cloud-Native-Umfeld mit Technologien wie Kubernetes, Istio, Apache Kafka, Apache Flink und/oder Spark, Google Protocol Buffers und gRPC Ziel: Hochskalierbare Softwarekomponenten für Datenverarbeitung von Millionen von Fahrzeugen Testen der entwickelten Services mit Fahrzeugflotte Fokus auf Qualität durch Code Reviews, Unit Tests, automatisierte Integrationstests und GitOps-Deployment Zusammenarbeit mit agilen Dev-Team und Product Owner Kompetenter Ansprechpartner für Auftraggeber und internationale Partner
Softwarearchitekt (w/m/d)
Standort: Osnabrück
Branche: Maschinen- & Anlagenbau
Fachkenntnisse: IT & Gemeinsame Dienste
Erfahrung: 2 Jahre
Als Architekt koordinieren, steuern und beraten Sie die Software-Entwicklungsteams. Dazu gehört die Steuerung externer Dienstleister und die Bewertung deren gelieferten Arbeitsergebnisse (u. a. code review) Sie validieren Technologien durch Rapid Prototyping bzw. Proof of Concepts Sie erarbeiten und validieren Architekturkonzepte in Abstimmung unserem Architekten-Team Zusammen mit Produktmanagement und UX-Design gestalten Sie die Digitalen Produkte und die Software-Roadmap Sie vertreten Ihre Themen, Projekte oder Produkte gegenüber relevanten Stakeholdern
Job mit exzellenter Zukunftsperspektive: Data Scientist
Data Scientists sind in der heutigen Geschäftswelt unverzichtbar. Sie sind Fachkräfte für die Analyse grosser Datenmengen, die in Unternehmen, Organisationen und Forschungseinrichtungen anfallen. Mit ihren Fähigkeiten können sie wertvolle Erkenntnisse gewinnen und dazu beitragen, fundierte Entscheidungen zu treffen. Ihre Aufgaben sind vielfältig und variieren je nach Branche und Unternehmen. Doch eines haben Data Scientists gemeinsam: Sie werden immer wichtiger, um die grösser werdenden Mengen an Daten und Informationen zu überblicken und zu systematisieren.
In der Praxis zählt folgendes zu den Aufgaben von Data Scientists:
- Datenanalyse und -exploration
- Modellentwicklung und Machine Learning
- Datenvisualisierung
- Entscheidungsunterstützung
- erkennen von Mustern und Anomalien
- Optimierung von Geschäftsprozessen
- Prognosen und Trendanalysen
- Automatisierung
- Beratung anderer Abteilungen
- Datenschutz und Datenethik
Insgesamt nehmen Data Scientists eine Schlüsselfunktion bei der Umwandlung von Daten in wertvolle Einblicke ein, die Unternehmen dabei helfen, informierte Entscheidungen zu treffen und ihre Leistung zu optimieren. Ihre Aufgaben reichen von der Datenerfassung und -analyse bis hin zur Entwicklung komplexer Modelle und der Zusammenarbeit mit verschiedenen Teams, um das volle Potenzial aus den gewonnenen Informationen auszuschöpfen.
Voraussetzungen für einen Job als Data Scientist
Seit wenigen Jahren bieten einige Hochschulen den Studiengang „Data Science“ an. Er vermittelt genau die Kenntnisse, die man für diesen Job benötigt. Wer gerade vor der Wahl eines passenden Studiengangs steht und später als Data Scientist arbeiten möchte, für den bietet sich diese neue Studienmöglichkeit natürlich an.
Die meisten Data Scientists sind jedoch auf unterschiedlichen Wegen zu diesem Job gekommen. Da es bis vor Kurzem noch keine Ausbildung für diesen Beruf gab, gibt es entsprechend verschiedene Möglichkeiten, sich für diesen Job zu qualifizieren. In jedem Fall muss ein Data Scientist exzellente Kenntnisse in Mathematik, Statistik, Informatik und Physik mitbringen. Ein abgeschlossenes Studium in einem dieser Fächer oder einem verwandten Fachbereich kann eine solide Grundlage bieten. Über Berufserfahrung und Weiterbildungen kann dann der Weg zum Data Scientist geebnet werden.
Fähigkeiten und Qualifikationen für einen Job als Data Scientist
Die meisten Data Scientists haben ein abgeschlossenes Hochschulstudium und verfügen über Berufserfahrung. Dabei sind diese Fähigkeiten und Qualifikationen für einen Job als Data Scientist besonders wichtig:
Hard Skills
- sehr gute Fähigkeiten in Statistik und Mathematik
- Programmierkenntnisse in relevanten Programmiersprachen (insbesondere Python)
- Datenvisualisierung
- Machine Learning und Algorithmen
- Umgang mit Datenbanken zum Datenmanagement
Soft Skills
- analytische und kritische Denkweise
- Bereitschaft, sich stets weiterzubilden, zu lernen und sein Wissen zu erweitern
- agile Arbeitsmethoden
- Disziplin und Selbstmotivation
Jobmöglichkeiten für Data Scientists
Data Scientists sind in einer Vielzahl von Branchen und Einsatzgebieten gefragt, da die Fähigkeit, Daten zu analysieren und daraus wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen, in vielen Bereichen eine entscheidende Rolle spielt. Unternehmen nutzen ihre Expertise, um Geschäftsentscheidungen zu optimieren, Marketingstrategien zu entwickeln, Finanzmodelle zu erstellen und vieles mehr. Einige Branchen mit spannenden Jobmöglichkeiten für Data Scientists:
E-Commerce: Data Scientists spielen eine wichtige Rolle beim Betreiben von Online-Shops. Sie analysieren z. B. das Kundenverhalten und Kaufmuster und erarbeiten darauf basierend Optimierungsmöglichkeiten.
Finanzwesen und Versicherungen: Hier sind Data Scientists unter anderem für die Risikobewertung und Betrugserkennung verantwortlich, aber auch für die Erarbeitung von Anlagestrategien und die Vorhersage von Finanztrends.
Technologie- und IT-Unternehmen: Technologieunternehmen sind immer auf der Suche nach Data Scientists, um Erkenntnisse aus Nutzerdaten zu gewinnen, Produkte zu optimieren und personalisierte Dienstleistungen anzubieten.
Gesundheitswesen und Pharmaindustrie: Im Gesundheitswesen werden Data Scientists eingesetzt, um Krankheitsmuster zu identifizieren, klinische Studien zu analysieren, personalisierte Medizin zu entwickeln und die Effizienz von Gesundheitsdiensten zu verbessern.
Energie- und Umwelttechnik: In diesem Job arbeiten Data Scientists an der Optimierung der Energieerzeugung oder der Vorhersage von Energiebedarf und -verbrauch.
Medien und Unterhaltung: In der Medienindustrie analysieren Data Scientists Nutzungsverhalten, um personalisierte Inhalte anzubieten, Werbekampagnen zu optimieren und Präferenzen zu verstehen.
Regierung und öffentliche Verwaltung: In der öffentlichen Verwaltung und in Ämtern werden Data Scientists eingesetzt, um Datenanalysen für die Politikgestaltung, Sicherheitsstrategien, Umweltschutz und öffentliche Gesundheit durchzuführen.
Automobil- und Transportwesen: Data Scientists analysieren Fahrzeugdaten, um die Fahrzeugleistung zu verbessern, vorausschauende Wartungen durchzuführen oder autonome Fahrzeugtechnologien zu entwickeln.
Karrierechancen und Zukunftsperspektiven für Data Scientists
Die Jobperspektiven für Data Scientists sind exzellent: Die Nachfrage nach Data Scientists wächst in nahezu allen Branchen, da Unternehmen und Organisationen zunehmend erkannt haben, dass datenbasierte Entscheidungen einen Wettbewerbsvorteil bieten. Die Fähigkeiten von Data Scientists sind vielseitig einsetzbar und tragen dazu bei, Geschäftsprozesse zu optimieren, die Effizienz zu steigern und strategische Entscheidungen zu unterstützen.
Der Einstieg als Data Scientist kann in Positionen wie Junior Data Scientist, Data Analyst oder Research Assistant erfolgen. Hier werden erste praktische Erfahrung gesammelt und die Fähigkeiten im Umgang mit Daten und Analysetools verbessert.
Mit zunehmender Erfahrung haben Data Scientists entsprechend sehr gute Karriereaussichten: Sie können zu leitenden Data Scientists, Data Science Manager:innen bis hin zum Chief Data Officer aufsteigen. Data Scientists erwarten sehr gute Verdienstmöglichkeiten, die mit der Übernahme einer der genannten Führungspositionen noch weiter steigen.
Um die Karriereleiter aufzusteigen, ist es ausserdem empfehlenswert, sich auf bestimmte Bereiche zu spezialisieren, wie zum Beispiel Machine Learning, Big Data Analytics, Natural Language Processing oder Data Engineering. Diese Spezialisierung vertieft die Expertise und ermöglicht den Aufstieg in höhere Positionen.
Data Scientists haben auch die Möglichkeit, eine Karriere im Bereich Forschung und Bildung anzustreben. Hier arbeiten sie beispielsweise an Hochschulen und bilden angehende Data Scientists aus und sind zugleich Teil innovativer Forschungsprojekte.
Insgesamt bietet die Karriere als Data Scientist eine breite Palette von Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung und Spezialisierung. Die steigende Bedeutung von Daten in Unternehmen und Organisationen sorgt für anhaltende Nachfrage nach qualifizierten Data Scientists und eröffnet eine vielversprechende und lukrative berufliche Zukunft.
