Dein persönlicher KI-Karriere-Agent
Data Scientist mit Schwerpunkt Datenintegration(m/w/x)
Datenintegration und -aufbereitung für die zentrale deutsche Qualitätsgesellschaft, Konzeption und Bau von ETL-Strecken. Mehrjährige Berufserfahrung in Data Science oder Analytics erforderlich. 30 Tage Urlaub, mobile Arbeitsmöglichkeit.
Anforderungen
- Erfahrene Data-Science-Persönlichkeit mit Gestaltungswillen und Eigeninitiative
- Mehrjährige Berufserfahrung in Data Science, Analytics oder verwandtem Feld, idealerweise an Schnittstelle zur Datenintegration
- Sehr gute Programmierkenntnisse in Python für Datenanalyse, Modellierung und Automatisierung (pandas, scikit-learn, SQLAlchemy, DuckDB)
- Fundierte SQL-Kenntnisse und Erfahrung mit relationalen Datenbanken und Datenmodellen
- Ausgeprägt eigenständige Arbeitsweise: Identifizierung von Handlungsbedarfen, Methodenauswahl, proaktive Projektsteuerung
- Erfahrung mit statistischen Methoden und Machine Learning zur Anwendung auf Geschäftsfragen
- Erfahrung im Aufbau von Datenpipelines und ETL-Prozessen (REST-APIs, Salesforce-APIs, Python-Skripte, Prefect, Dagster)
- Umfangreiche Kenntnisse in Datenmodellierung und analytischen Datenbanken/Data-Warehouse-Konzepten (DuckDB, Parquet)
- Praxis in Erstellung von Dashboards und Datenvisualisierungen (PowerBI, Streamlit)
- Erfahrung mit Datenbereinigung und Qualitätssicherung
- Kommunikationsstärke: Aufbereitung und Präsentation analytischer Ergebnisse für Nicht-Techniker:innen
- Erfahrung in Vereins-, Verbands- oder Bildungsorganisation wünschenswert
- Lust, Dinge zu gestalten und Bereitschaft, neue Technologien zu lernen
Aufgaben
- Datenquellen erschließen und integrieren
- Zentrale Systeme verbinden und Daten nutzbar machen
- Datenpipelines (ETL-Strecken) konzipieren und bauen
- Rohdaten zusammenführen, bereinigen und in eine Datenbasis überführen
- Datenmodelle und -strukturen entwickeln
- Thementrends und Buchungspfade identifizieren
- Statistische Modelle entwickeln
- Machine-Learning-Verfahren einsetzen
- Muster in Daten aufdecken und Prognosen ableiten
- Aussagekräftige Dashboards und Visualisierungen erstellen
- Eigenständige Projekte übernehmen
- Toollandschaft und technische Infrastruktur mitgestalten
- Geeignete Technologien und Methoden auswählen
- Ergebnisse verständlich vermitteln
- Datenbasierte Entscheidungskultur stärken
Berufserfahrung
- ca. 4 - 6 Jahre
Ausbildung
- Abgeschlossene BerufsausbildungODER
- Bachelor-AbschlussODER
- Master-Abschluss
Sprachen
- Deutsch – fließend
Tools & Technologien
- Python
- pandas
- scikit-learn
- SQLAlchemy
- DuckDB
- SQL
- REST-APIs
- Salesforce-APIs
- Prefect
- Dagster
- Parquet
- PowerBI
- Streamlit
Benefits
Flexibles Arbeiten
- Gleitzeit
- Möglichkeit mobil zu arbeiten
Mehr Urlaubstage
- 30 Tage Urlaub
Mentoring & Coaching
- Intensive Einarbeitung
Gratis oder Vergünstigte Mahlzeiten
- Arbeitgeberzuschüsse zur Betriebskantine
Betriebliche Altersvorsorge
- Arbeitgeberzuschüsse zur betrieblichen Altersvorsorge
Öffi Tickets
- Arbeitgeberzuschüsse zum Deutschlandticket
Gesundheits- & Fitnessangebote
- Attraktive Gesundheitsleistungen
Sonstige Vorteile
- Attraktive Sozialleistungen
- Wertschätzung
Lockere Unternehmenskultur
- Teamspirit
Karriere- und Weiterentwicklung
- Weiterentwicklungsmöglichkeiten
Weiterbildungsangebote
- Neue Fähigkeiten erlernen
- Weiterbildung im Bereich
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Vollzeitmit HomeofficeSeniorDüsseldorf, Stuttgart, Fürth, Hamburg, Berlin, Essen, Frankfurt am Main, München, Tübingen - Simon-Kucher
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Vollzeitmit HomeofficeSeniorBerlin, Bonn, Köln, Frankfurt am Main, Hamburg, München
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Anforderungen
- Erfahrene Data-Science-Persönlichkeit mit Gestaltungswillen und Eigeninitiative
- Mehrjährige Berufserfahrung in Data Science, Analytics oder verwandtem Feld, idealerweise an Schnittstelle zur Datenintegration
- Sehr gute Programmierkenntnisse in Python für Datenanalyse, Modellierung und Automatisierung (pandas, scikit-learn, SQLAlchemy, DuckDB)
- Fundierte SQL-Kenntnisse und Erfahrung mit relationalen Datenbanken und Datenmodellen
- Ausgeprägt eigenständige Arbeitsweise: Identifizierung von Handlungsbedarfen, Methodenauswahl, proaktive Projektsteuerung
- Erfahrung mit statistischen Methoden und Machine Learning zur Anwendung auf Geschäftsfragen
- Erfahrung im Aufbau von Datenpipelines und ETL-Prozessen (REST-APIs, Salesforce-APIs, Python-Skripte, Prefect, Dagster)
- Umfangreiche Kenntnisse in Datenmodellierung und analytischen Datenbanken/Data-Warehouse-Konzepten (DuckDB, Parquet)
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Aufgaben
- Datenquellen erschließen und integrieren
- Zentrale Systeme verbinden und Daten nutzbar machen
- Datenpipelines (ETL-Strecken) konzipieren und bauen
- Rohdaten zusammenführen, bereinigen und in eine Datenbasis überführen
- Datenmodelle und -strukturen entwickeln
- Thementrends und Buchungspfade identifizieren
- Statistische Modelle entwickeln
- Machine-Learning-Verfahren einsetzen
- Muster in Daten aufdecken und Prognosen ableiten
- Aussagekräftige Dashboards und Visualisierungen erstellen
- Eigenständige Projekte übernehmen
- Toollandschaft und technische Infrastruktur mitgestalten
- Geeignete Technologien und Methoden auswählen
- Ergebnisse verständlich vermitteln
- Datenbasierte Entscheidungskultur stärken
Berufserfahrung
- ca. 4 - 6 Jahre
Ausbildung
- Abgeschlossene BerufsausbildungODER
- Bachelor-AbschlussODER
- Master-Abschluss
Sprachen
- Deutsch – fließend
Tools & Technologien
- Python
- pandas
- scikit-learn
- SQLAlchemy
- DuckDB
- SQL
- REST-APIs
- Salesforce-APIs
- Prefect
- Dagster
- Parquet
- PowerBI
- Streamlit
Benefits
Flexibles Arbeiten
- Gleitzeit
- Möglichkeit mobil zu arbeiten
Mehr Urlaubstage
- 30 Tage Urlaub
Mentoring & Coaching
- Intensive Einarbeitung
Gratis oder Vergünstigte Mahlzeiten
- Arbeitgeberzuschüsse zur Betriebskantine
Betriebliche Altersvorsorge
- Arbeitgeberzuschüsse zur betrieblichen Altersvorsorge
Öffi Tickets
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Gesundheits- & Fitnessangebote
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Sonstige Vorteile
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Karriere- und Weiterentwicklung
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Über das Unternehmen
DGQ
Branche
Management
Beschreibung
Die DGQ ist die zentrale deutsche Qualitätsgesellschaft, die Unternehmen mit hochwertigen Produkten und Dienstleistungen erfolgreich am Markt bestehen lässt. Sie stärkt die Bedeutung von Qualität in Wirtschaft und Gesellschaft durch ein Netzwerk von Qualitätsexpert:innen und Weiterbildungsangebote.
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