Für einen unserer Kunden sind wir auf der Suche nach Data Scientist

Beschreibung:
 

• Die Leistung wird im Rahmen des Projektes CX Analytics  angefordert. Dieses übergeordnete Projekt hat das Ziel kurz- und langfristige Initiativen zur Verbesserung der Kundenzufriedenheit (CX) zu ergänzen und eine wesentliche Verbesserung des NPS zu erzielen.
• Der Projekt-Teil befasst mit der Erstellung und Analyse von Event basieren Modellen zur steigerung der Kundenzufriedenheit

Leistungsbeschreibung:
 

• Koordination und Entwicklung von Data Science Applikationen für das Customer Experience Management
• Entwicklung von SQL Statements auf Basis spezifischer Anforderungen und Speicherung der Ergebnisse in SQL Datenbanken und Hadoop Clusters
• Entwicklung und Implementation von Algorithmen
• Koordination und Entwicklung von zugehörigen Dashboards und Visualisierungen
• Entwicklung von Big Data ETL pipelines auf Basis gängiger open source Frameworks (Hadoop, Hive, Python, Spark)
• Entwicklung neuer Funktionalitäten (Analytics Module, User Feedback und Model Training Prozesse) für unsere Analytics Platform in Python
• Entwicklung von SQL und PL/SQL Ladeläufen auf Basis spezifischer Anforderungen und Speicherung der Ergebnisse in SQL Datenbanken (Oracle)
• Entwicklung von Modellen zur Erkennung von Anomalien in Zeitreihen und granularen Daten
• Entwicklung von EntscheidungsModellen ( für die Alarm Generierung)
• Entwicklung von kausalen Modellen für die automatisierte Ursachenanalyse
• Entwicklung von Prozess Komponenten zur Textanalyse für die Generierung von Anomalie Erklärungen
• Erstellung von zugehörigen Dashboards (Tableau/PowerBi)
• Erstellung von Monitoringfunktionen, sowie Dokumentationen

ERFORDERLICHE QUALIFIKATIONEN:

Data Science Skills sehr gute Kenntnisse und praktische Erfahrung:
 

• (Causal) Machine Learning (insbesondere Uplift-Modeling)
• statistischer Modellierung (inklusive Zeitreihen-Analyse)
• moderner Data Science Toolboxes wie z.B. Python (pandas, numpy, scikit-learn, pymc)
• Zeitreihenanalysen
• Deep Learning (LSTM, RNN, CNN)
• Explainable AI (Shap)
• Data Engineering (SQL)
• Tools: Python (Pandas, tensorflow, Jupyter Notebook),Tableau/PowerBI

Data Science Skills von Vorteil:
 

• Analyse von Befragungsdaten (Survey Analysis)
• Attention Models 
• Visualisierung (z.B. Tableau)

Big Data und Development Skills sehr gute Kenntnisse und praktische Erfahrung:
 

• Big Data Infrastrukturen (z.B. Oracle SQL, Hive-SQL)
• Amazon Web Services (AWS)
• Git/GitLab
• Azure

Big Data und Development Skills von Vorteil:
 

• Infrastructure / Data Processing
• Spark
• Splunk
• Dataiku
• Docker
• Kubernetes
• Databricks

Sehr gute Englischkenntnisse, da die Bereitstellung der Ergebnisse sowie die Dokumentation der Modelle in englischer Sprache verfasst werden.

Anfang: ASAP
Dauer: Geplant bis Ende März 2023
Einsatzort: remote
Capacity: 60%, d.h. 3 Tage die Woche