IoT Data Scientist

Wir suchen einen hochmotivierten Datenanalysten/-wissenschaftler zur Verstärkung unseres IoT-Lab-Teams, der zur Entwicklung von BOBST Connect beiträgt, unserer All-in-One-Digitalplattform zur Steigerung der Verpackungsproduktivität.

BOBST Connect vereint Daten und digitale Dienste in einer vollständig vernetzten Cloud-Plattform, die BOBST-Maschineneinblicke und Fachwissen integriert, um eine durchgängige Sichtbarkeit und Orchestrierung des Produktionsprozesses zu ermöglichen.

Als Teil unserer agilen Organisation tragen Sie zur Entwicklung dieses innovativen und sich ständig weiterentwickelnden Produkts bei, das unseren Kunden weltweit dient.

Ihre RolleIn dieser Position arbeiten Sie eng mit Geschäftsinteressenten, IoT-Produktmanagement, Entwicklungsteams und anderen Data Scientists zusammen, um neue datengetriebene Produkte, Dienstleistungen und Werkzeuge zu definieren, die Daten und maschinelles Lernen nutzen.

Sie entwickeln Datenmodelle, Algorithmen und statistische Analysen, um aussagekräftige Erkenntnisse aus großen und komplexen Datensätzen zu gewinnen, und unterstützen die Teams bei operativen datenbezogenen Aufgaben.

Bitte beachten Sie: Dies ist eine praktische Rolle mit umfangreicher Datenverarbeitung. Wenn Sie eine Führungs- oder Leitungsposition suchen, ist diese Gelegenheit nicht geeignet, da unsere Teams in einer flachen und hochgradig kollaborativen Struktur arbeiten.

Hauptverantwortlichkeiten

• Entwurf, Entwicklung und Implementierung datengetriebener Lösungen zur Bewältigung verschiedener geschäftlicher Herausforderungen (z. B. vorausschauende Wartung, Analyse des Lebenszyklus von Geräten usw.).
• Übersetzung von Anforderungen der Produktverantwortlichen in umsetzbare Erkenntnisse und Empfehlungen.
• Erstellung und Optimierung von Datenmodellen, Algorithmen und statistischen Analysen zur Extraktion und Interpretation wichtiger Trends.
• Entwurf und Implementierung von Datenpipelines und Data Warehouses zur Unterstützung analytischer und berichtsbezogener Anforderungen.
• Entwicklung und Pflege von Dashboards und Visualisierungen zur effektiven Kommunikation von Erkenntnissen an Stakeholder.
• (Für erfahrenere Kandidaten) Unterstützung der Entwickler durch Weitergabe bewährter Praktiken in Datenanalyse, Modellierung und Visualisierung.
• Auf dem Laufenden bleiben über neue Technologien in den Bereichen Data Science, maschinelles Lernen und KI und deren pragmatische Anwendung auf Geschäftsprobleme.

Technische Fähigkeiten

• Kenntnisse in Programmiersprachen (idealerweise Python) mit Erfahrung im Umgang mit Datenmanipulations- und Analysebibliotheken wie Pandas und NumPy.
• Kenntnisse von maschinellen Lerntechniken wie Regression, Klassifikation und Deep Learning.
• Erfahrung mit Datenvisualisierungstools wie Tableau, Power BI oder Standardbibliotheken (z. B. Plotly, D3.js).
• Starke Fähigkeit, komplexe Ergebnisse klar an nicht-technische Zielgruppen zu kommunizieren.

Bevorzugte Qualifikationen

• Erfahrung mit Big-Data-Technologien wie Hadoop, Spark oder Hive (Erfahrung mit Databricks ist ein großer Vorteil).
• Vertrautheit mit Cloud-Umgebungen, idealerweise Microsoft Azure.
• Verständnis von Agile/Scrum-Methoden und Nutzung von Azure DevOps.

Persönliche Eigenschaften

• Echte Leidenschaft für Daten, mit proaktiver Einstellung und Fähigkeit, eigenständig greifbare, wertschöpfende Ergebnisse zu liefern.
• Ausgezeichnete Kommunikationsfähigkeiten, schriftlich und mündlich, um effektiv mit technischen und nicht-technischen Stakeholdern, einschließlich sehr hochrangiger Manager, zu interagieren.
• Starke analytische und kritische Denkfähigkeiten zur Identifikation von Mustern und Erkenntnissen in großen Datensätzen.
• Hohe Detailgenauigkeit und Fähigkeit, Datenintegrität und Vollständigkeit sicherzustellen, während Lösungen so einfach und robust wie möglich gehalten werden.
• Starke Zusammenarbeit und Fähigkeit, in einer agilen Umgebung zu arbeiten, einschließlich Prioritätenmanagement und regelmäßiger Berichterstattung über laufende Aufgaben.
• Kontinuierliche Lernbereitschaft, um mit den neuesten Entwicklungen in Data Science und maschinellem Lernen Schritt zu halten.
• Kreatives Denken zur Entwicklung innovativer Lösungen für komplexe Geschäftsprobleme.

Ausbildung und Sprachen

• Bachelor-Abschluss in Informatik, Data Science oder einem verwandten Bereich (Master oder PhD von Vorteil).
• Fließende Englischkenntnisse; Französisch ist von Vorteil.

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