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48 Data Scientist Jobs
Profil ab UNSERE BENEFITS Tasty Breaks: Leckere Verpflegung in unserem Esszimmer – auch vegetarisch oder vegan und vieles sogar kostenfrei Move it, move it: 24/7 Zugang zur…
Wir bieten Befristete Vollzeitstelle nach TV-L E13 100% für insgesamt 3 Jahre Möglichkeit zur Promotion und Start-up-Gründung Innovatives Forschungsgebiet mit hoher Aktualität und…
Requirements: Candidates must hold a master’s degree in Data Engineering, Data Science, Bioinformatics, Informatics, or a related discipline. Essential skills include a sound…
Profile Completed academic university degree at master’s level in computer science, medical informatics, data science, bioinformatics, computational science, or a related field; a…
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Senior Data Scientist für Data-Science-, Machine-Learning-, GenAI- und Agentic-AI-Lösungen in Kundenprojekten.
Senior Data & AI Consulting-Rolle mit Schwerpunkt Data Engineering, Data Science, Cloud-Plattformen und AI-Lösungen.
Duales Studium Wirtschaftsinformatik mit Schwerpunkt Data Science und Künstliche Intelligenz bei Mercedes-Benz Tech Innovation GmbH in Ulm und Stuttgart.
Wir bieten dir die Möglichkeit, in einem neuen Projekt und in einem ambitionierten Umfeld wirklich etwas zu bewegen. Als berufserfahrener GenAI Architect entwickelst du…
SoftwareentwicklungSystem- & NetzwerkadministrationAI & Machine LearningWir bieten dir die Möglichkeit, in einem neuen Projekt und in einem ambitionierten Umfeld wirklich etwas zu bewegen. Als berufserfahrener GenAI Architect identifizierst du…
SoftwareentwicklungSystem- & NetzwerkadministrationAI & Machine Learningrequirements, assess feasibility, present existing solutions, and create case studies that showcase capabilities and outcomes. What we want from you: 8+ years of experience in…
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Head of Applied Science & Engineering – Ranking About the Role We are looking for a Head of Applied Science to lead the scientific strategy and execution for Ranking across…
Aufgaben: Als Teammitglied arbeitest Du mit bei der Konzeption, Planung und Realisierung qualitativ hochwertiger Applikationen Du gestaltest den gesamten Entwicklungsprozess von…
Wir bieten Ihnen die Möglichkeit, in einem dynamischen Umfeld Ihre Fähigkeiten zur Analyse und Konzeption von Kampagnen sowie Produktentwicklungen einzubringen und somit den Vertriebserfolg in unserem Kundenbestand voran …
Internet, IT, TelekomProfile Education & Background University degree in Computer Engineering, IT, or a comparable field (preferred). 4+ years of experience delivering IT solutions in the financial services industry. Hands-on experience as a …
Banken, Finanz, VersicherungTätigkeiten, bearbeitest Angebote und unterstützt die Sales Manager bei der Kundenbetreuung Qualifikationen Dein Profil Qualifikationen: Du hast eine abgeschlossene… € 3.128KufsteinVollzeitSupport & Helpdesk Sales Manage …
PersonaldienstleistungtechnikAI
Gedanken eingeben. Möglichkeiten entdecken.
Data Science: aus Daten belastbare Entscheidungen machen
Data Scientists werten große Datenmengen aus, um Muster zu erkennen und Vorhersagen zu treffen. Sie bereiten Rohdaten auf, wählen statistische Verfahren oder Modelle des maschinellen Lernens, prüfen deren Qualität und bringen die Ergebnisse so in Anwendungen, dass Fachabteilungen damit arbeiten können. Programmieren und Datenbankabfragen gehören zum Handwerkszeug. In technischen Unternehmen geht es häufig um Sensor- und Produktionsdaten.
Neben Data Scientists für Automatisierung, Datenplattformen und angewandte KI finden sich Architekt:innen für generative KI, eine Führungsrolle für Data Science und KI sowie eine Leitungsstelle für angewandte Forschung. Ein Teil ist akademisch: Promotionsstellen zu Mobilitätsdaten und Informatik, eine Postdoc-Stelle zur Elektronenmikroskopie mit maschinellem Lernen und eine Masterarbeit zur dreidimensionalen Rekonstruktion von Bäumen und Feldern. Mehrfach wird ein duales Studium in Data Science und KI angeboten.
Zugang über Studium oder Forschung
Üblich ist ein Hochschulabschluss in Informatik, Mathematik, Statistik, Physik oder einem Ingenieurfach, für forschungsnahe Stellen auch eine Promotion. Das duale Studium verbindet Bachelor und Praxis im Betrieb und ist ein direkter Weg für Abiturient:innen. Wer aus der Datenanalyse kommt, kann über eigene Projekte mit Vorhersagemodellen den Wechsel schaffen. Für Automatisierungsstellen hilft Verständnis für Maschinen und Messtechnik.
Achten Sie darauf, wie reif die Dateninfrastruktur ist. Fragen Sie, ob Modelle wirklich in den Betrieb gehen und ob es Kolleg:innen für Data Engineering gibt. Bei Promotions- und Postdoc-Stellen sind Vertragsdauer und Betreuung entscheidend. Beim dualen Studium lohnt die Frage, in welchen Abteilungen die Praxisphasen stattfinden.
Data Scientist in Zahlen
Data Science: aus Daten belastbare Entscheidungen machen
Data Scientists werten große Datenmengen aus, um Muster zu erkennen und Vorhersagen zu treffen. Sie bereiten Rohdaten auf, wählen statistische Verfahren oder Modelle des maschinellen Lernens, prüfen deren Qualität und bringen die Ergebnisse so in Anwendungen, dass Fachabteilungen damit arbeiten können. Programmieren und Datenbankabfragen gehören zum Handwerkszeug. In technischen Unternehmen geht es häufig um Sensor- und Produktionsdaten.
Neben Data Scientists für Automatisierung, Datenplattformen und angewandte KI finden sich Architekt:innen für generative KI, eine Führungsrolle für Data Science und KI sowie eine Leitungsstelle für angewandte Forschung. Ein Teil ist akademisch: Promotionsstellen zu Mobilitätsdaten und Informatik, eine Postdoc-Stelle zur Elektronenmikroskopie mit maschinellem Lernen und eine Masterarbeit zur dreidimensionalen Rekonstruktion von Bäumen und Feldern. Mehrfach wird ein duales Studium in Data Science und KI angeboten.
Zugang über Studium oder Forschung
Üblich ist ein Hochschulabschluss in Informatik, Mathematik, Statistik, Physik oder einem Ingenieurfach, für forschungsnahe Stellen auch eine Promotion. Das duale Studium verbindet Bachelor und Praxis im Betrieb und ist ein direkter Weg für Abiturient:innen. Wer aus der Datenanalyse kommt, kann über eigene Projekte mit Vorhersagemodellen den Wechsel schaffen. Für Automatisierungsstellen hilft Verständnis für Maschinen und Messtechnik.
Achten Sie darauf, wie reif die Dateninfrastruktur ist. Fragen Sie, ob Modelle wirklich in den Betrieb gehen und ob es Kolleg:innen für Data Engineering gibt. Bei Promotions- und Postdoc-Stellen sind Vertragsdauer und Betreuung entscheidend. Beim dualen Studium lohnt die Frage, in welchen Abteilungen die Praxisphasen stattfinden.