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NENEVEON Austria GmbH

Data Scientist(m/w/x)

Linz
from 4,270.14 / month
Full-timeWith Home OfficeExperienced
AI/ML
Data Science
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In dieser Rolle entwickelst du ML-Lösungen für die Materialoptimierung und bereitest komplexe Daten anschaulich auf. Du begleitest Simulationen sowie Materialkonzepte und sicherst dabei stets die Datenqualität.

Requirements

  • Motivation, Analysefreude und strukturierte Arbeitsweise
  • Erfahrung in Datenaufbereitung, Feature Engineering und Modellierung
  • Fundierte Kenntnisse in Python, VBA oder SQL
  • Anwenderkenntnisse in einer Simulationssoftware
  • Erfahrung mit SAS, R oder vergleichbarer Statistiksoftware
  • Kommunikationsstärke und Aufbereitung komplexer Ergebnisse
  • Business-Verständnis und impact-orientiertes Arbeiten von Vorteil
  • Sehr gute Englisch- und Deutschkenntnisse
  • Erfahrung mit MS Fabric oder Azure von Vorteil

Tasks

  • Statistische Modelle und Machine-Learning-Lösungen entwickeln
  • Automatisierungen und Materialoptimierungen vorantreiben
  • Ergebnisse für Entwicklung und Produktion visualisieren
  • Handlungsempfehlungen aus Datenanalysen ableiten
  • Simulationen selbstständig durchführen und dokumentieren
  • Materialkonzepte und Struktur-Eigenschaftsbeziehungen mitentwickeln
  • Datensätze eigenständig analysieren und aufbereiten
  • Data Quality, Governance und Compliance sicherstellen

Work Experience

approx. 1 - 4 years

Education

Bachelor's degreeORMaster's degree

Languages

English – Business FluentGerman – Business Fluent

Tools & Technologies

PythonVBASQLSASRMS FabricAzure

Benefits

Job Security

  • •Unbefristetes Arbeitsverhältnis

Flexible Working

  • •Flexible Arbeitszeiten
  • •Hybrides Arbeiten

Diverse Work

  • •Spannende Rolle

Informal Culture

  • •Hohe Gestaltungsfreiheit
  • •Kollegiales Umfeld
  • •Inklusive Arbeitsumgebung

Purpose-Driven Work

  • •Sichtbarer Impact

Modern Equipment

  • •Moderne Tools und Technologien

Learning & Development

  • •Weiterbildung in Data Science
  • •Weiterbildung in Machine Learning
  • •Weiterbildung in Cloud-Technologien

Startup Environment

  • •Kurze Entscheidungswege
  • •Platz für Innovation
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