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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 Dienstverträgen eingesetzt.
Spannende Jobs für Data Scientists !
Data Scientist (w/m/d)
Standort: Osnabrück
Branche: IT & Telekommunikation
Fachkenntnisse: IT & Gemeinsame Dienste
Erfahrung: 2 Jahre
Analyse und Interpretation großer und komplexer Datensätze zur Identifikation von Mustern, Trends und Geschäftschancen Entwicklung von Prognosemodellen, Algorithmen und datengetriebenen Lösungen Zusammenarbeit mit verschiedenen Abteilungen zur Umsetzung von Data Science Projekten und Business Intelligence Lösungen Durchführung von statistischen Analysen, Datenbereinigung und Visualisierung von Ergebnissen Optimierung bestehender Modelle und Methoden zur Verbesserung der Datenqualität und Effizienz Entwicklung von automatisierten Systemen zur Verarbeitung und Analyse von Daten in Echtzeit Erstellung von Berichten und Präsentationen für die Geschäftsführung und andere Stakeholder
Data Scientist (w/m/d)
Standort: Hannover
Branche: Kommunikationsdienste
Fachkenntnisse: Validierung
Erfahrung: 2 Jahre
Ihre Hauptaufgabe besteht in der Methodenentwicklung für komplexe Machine-Learning-Techniken. Des Weiteren gehört die Visualisierung von Analyseergebnisse zu Ihren Aufgaben. Sie führen statistische Analysen und Auswertungen durch und leiten daraus geschäftsrelevante Erkenntnisse ab. Die Entwicklung bzw. Implementierung von Analyse-Algorithmen wird von Ihnen durchgeführt. Außerdem sind Sie der erste Ansprechpartner für Projektbeteiligte.
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 Engineer (w/m/d)
Standort: Hamburg
Branche: IT & Telekommunikation
Fachkenntnisse: IT & Gemeinsame Dienste
Erfahrung: 2 Jahre
Unterstützung bei der Implementierung und Pflege von Datenerfassungsprozessen gemäß den FAIR-Datenstandards (Findable, Accessible, Interoperable, Reusable) Entwicklung und Wartung von Datenerfassungsprotokollen sowie Datenmodellen für wissenschaftliche Datenverarbeitung und -analyse Enge Zusammenarbeit mit verschiedenen Stakeholdern (Laborexperten, Data Scientists, Analysten) zur Identifikation und Umsetzung datenbezogener Anforderungen Überwachung und Optimierung von Daten-Pipelines und Speicherungslösungen für effiziente Arbeitsabläufe Sicherstellung der Datenintegrität und Datenschutzkonformität bei sensiblen wissenschaftlichen Daten Entwicklung eines globalen Prozesses zur Erfassung und Bereitstellung von Rohdaten Einrichtung und Überwachung eines Monitoring-Systems für weltweite Datenversorgungsprozesse Aktive Steuerung und Lösung von Herausforderungen in den Datenversorgungsprozessen
Data Analyst (w/m/d)
Standort: Hamburg
Branche: Schiffbau
Fachkenntnisse: IT & Gemeinsame Dienste
Erfahrung: 2 Jahre
Analyse und Aufbereitung von Daten zur Unterstützung datenbasierter Entscheidungen. Entwicklung und Pflege von Dashboards und Reports mit Qlik Sense. Integration und Transformation von Daten mit ETL-Tools. Unterstützung bei der Optimierung und Automatisierung von Datenprozessen. Zusammenarbeit mit anderen Abteilungen zur Erhebung und Umsetzung von Datenanforderungen.
Data Analyst - Maritimer Bereich (w/m/d)
Standort: Bremen
Branche: Schiffbau
Fachkenntnisse: IT & Gemeinsame Dienste
Erfahrung: 2 Jahre
Die Analyse und Datenaufbereitung zur Ermöglichung von fundierten, datenbasierten Entscheidungen gehört zu Ihren Aufgaben. Außerdem entwickeln und pflegen Sie aussagekräftige Dashboards und Reports mit Qlik Sense, die die strategischen Prozesse unterstützen. Um eine effiziente und zuverlässige Datenverarbeitung sicherzustellen, integrieren und transformieren Sie Daten mit ETL-Tools. Sie wirken aktiv bei der Optimierung und Automatisierung von Datenprozessen mit, um die Effizienz der Abläufe kontinuierlich zu steigern. In enger Zusammenarbeit mit verschiedenen Abteilungen erheben Sie die Datenanforderungen und setzen diese erfolgreich um.
Data Engineer (m/w/d)
Standort: Mannheim
Branche: IT & Telekommunikation
Fachkenntnisse: IT & Gemeinsame Dienste
Erfahrung: 1 Jahre
Entwickeln eines globalen Rohdaten-Versorgungsprozesses zur Erfassung und zentralen Bereitstellung von Daten weltweit Einrichten und Überwachen eines Monitoring-Systems für weltweite Datenversorgungsprozesse, sowohl für Rohdaten als auch für aufbereitete Daten Aktive operative Steuerung von Problemen und Herausforderungen im Zusammenhang mit den Datenversorgungsprozessen Durchführen von Tests für die Daten-API und Sicherstellen ihrer Funktionalität Schulung und Anleitung von Anwendern zur effektiven Nutzung der API und der bereitgestellten Daten
Data Analyst (w/m/d)
Standort: Dresden
Branche: Maschinen- & Anlagenbau
Fachkenntnisse: Transport & Logistik
Erfahrung: 2 Jahre
In Ihrer Position konzipieren und realisieren Sie Schnittstellen effizient und nachhaltig. Dabei analysieren Sie fachliche Prozesse und übersetzen diese in technische Prozesse. Im engen Austausch mit Ihrem Team, Fachkollegen und Nutzern konzipieren Sie neue Schnittstellen und setzen diese gemäß den Anforderungen mit den gegebenen Tools um. Zudem gewährleisten Sie den Betrieb der bestehenden Schnittstellen und passen diese nach Bedarf an, erweitern sowie optimieren sie. Die technische Dokumentation Ihrer Arbeit verantworten und aktualisieren Sie stetig. Schließlich stehen Sie unseren Endanwendern im Umgang mit unseren Tools und Schnittstellen beratend zur Seite.
Data Engineer (w/m/d)
Standort: Stuttgart
Branche: Automotive
Fachkenntnisse: IT & Gemeinsame Dienste
Erfahrung: 2 Jahre
Entwicklung und Pflege von Datenverarbeitungspipelines für die Echtzeitdatenanalyse Messdaten Implementierung von Algorithmen zur Datenstromverarbeitung und -analyse, um Einblicke in die Fahrzeugleistung und -nutzung zu gewinnen. Anwendung statistischer Methoden und maschinellen Lernens zur Vorhersage von Wartungsbedarf und zur Verbesserung der Fahrzeugzuverlässigkeit. Zusammenarbeit mit Ingenieurteams, um Datenanforderungen zu definieren und Messstrategien für Entwicklungsprojekte zu entwickeln. Visualisierung von Live-Datenströmen und historischen Messdaten für technische Teams und Stakeholder. Überwachung der Systemleistung und Durchführung von Fehleranalysen in Echtzeit-Datenströmen. Dokumentation und Präsentation von Analyseergebnissen und Erkenntnissen aus Datenströmen.
Software Ingenieur Data Science (m/w/d)
Standort: Jena
Branche: Pharmazeutik
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 Prozessvorgaben
Software Engineer with focus on Data Processing (m/f/x)
Standort: Mannheim
Branche: IT & Telekommunikation
Fachkenntnisse: Produktion & Fertigung
Erfahrung: 2 Jahre
Designing and crafting high-performance data processing pipelines on our cloud infrastructure, specifically tailored for large geospatial datasets Building and maintaining our cloud infrastructure on AWS to ensure scalability, reliability, and efficiency Involvement in the complete software delivery lifecycle, encompassing design, implementation, automated testing, deployment, and ongoing support Active participation in Agile Software Development practices, including team sprint planning, daily stand-ups, and collaborative retrospectives Collaborating closely with cross-functional teams, including Product Managers, UX/UI Designers, Software Architects, Testers, and Customer Support representatives Engaging as a proactive member within the global John Deere developer community
Qualitätsmanager (w/m/d)
Standort: Mannheim
Branche: Life Sciences
Fachkenntnisse: Produktion & Fertigung
Erfahrung: 1 Jahre
Sicherstellung der Durchführung von Audits gemäß den geltenden Standards Koordination regulatorischer Anfragen mithilfe spezifischer Tools Vereinfachung und Vereinheitlichung von Zertifikaten je nach Standort Proaktive Verbesserung des Qualitätsmanagementsystems Unterstützung bei der Qualitätsplanung Begleitung externer Audits Durchführung von Management Reviews und Routine Data Assessments Launch Management für das modulare Qualitätsmanagementsystem Unterstützung beim Ausrollen der Zertifizierungsstrategie
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.
