Senior Machine Learning Engineer (m/w/d)

AI & ML

Erfahrung:

2+ years

Slowakei

Hochmodernes Omnichannel-Marketing- und Analyse-SaaS-Plattformunternehmen für Biowissenschaften mit Sitz in den USA, das mit Pharma-, Biotech- und anderen Biowissenschaftsunternehmen zusammenarbeitet. Durch die Fokussierung des Unternehmens auf die Life-Science-Branche hat das Unternehmen umfassendes Fachwissen über die Feinheiten und Komplexitäten bei der Nutzung von Life-Science-Daten zur effektiveren Arzneimittelvermarktung entwickelt. Das Unternehmen ist an der Schnittstelle von Marketing, Datenwissenschaft, Datenmanagement und Analysetechnologien aktiv und bietet eine einzigartige und innovative Lösung.

Zuständigkeiten

Erstellung von prädiktiven und präskriptiven Modellen, die sich positiv auf das Geschäft auswirken können.
Durchführung aller Datenanalyseaktivitäten von der Konzeption über die Visualisierung bis zur Operationalisierung.
Durchführung von statistischen Analysen historischer Daten, um Modelle zu validieren.
Zusammenarbeit mit allen Beteiligten, um Möglichkeiten zu ermitteln und zu nutzen, wie Daten für die Schaffung von Geschäftslösungen eingesetzt werden können.
Entwicklung von Skripts zur Verarbeitung strukturierter und unstrukturierter Daten.
Empfehlung, Entwicklung und Implementierung von Möglichkeiten zur Verbesserung der Zuverlässigkeit, Effizienz und Qualität von Daten.
Unterstützung der Umsetzung von geschäftlichen Datenanforderungen in technische Systemanforderungen.
Zusammenarbeit mit Interessenvertretern, um die Bedürfnisse in Bezug auf Datenstruktur, Verfügbarkeit, Skalierbarkeit und Zugänglichkeit zu verstehen.
Festlegung des Projektumfangs und der Spezifikationen, Schätzung der Ressourcen, die für die Entwicklung der vorgeschlagenen Lösung erforderlich sind, um die Kundenanforderungen zu erfüllen, und Entwicklung von Zeitplänen, Testplänen und Dokumentation.
Gewährleistung, dass die Spezifikationen und Anforderungen gegenüber den Entwicklungsteams klar formuliert sind, und Überwachung von Zeitplänen und Fortschritt.
Einholung von Anforderungen und Spezifikationen von Kunden und Benutzern in Zusammenarbeit mit dem Vertriebsteam, um ein umfassendes Verständnis der Kundenerwartungen zu erlangen.
Identifizierung potenzieller Probleme zwischen Systemen und Kundenspezifikationen und Vorschlag neuer Lösungen.
Vorschlag technischer Lösungen und Überwachung der Auswahl von Technologien.
Bereitstellung von regelmäßigem Feedback und Projektkommunikation mit Kunden.
Bereitstellung von Fachwissen, Anleitung und Unterstützung bei komplexen Vertriebsaufträgen.
Überprüfung von Angeboten und Kostenvoranschlägen von Anbietern und Sicherstellung, dass externe Lösungen mit internen Entwicklungsprojekten harmonieren.

Erstellung, Validierung und Einsatz von maschinellen Lernmodellen (z. B. Vorhersage oder Clustering).
Erstellung, Validierung und Einsatz von maschinellen Lernmodellen (z. B. Vorhersage oder Clustering).
Implementierung von Echtzeit-Analytik-Anwendungsfällen im Hadoop-Ökosystem.
Nutzung von Natural Language Processing zur Verbesserung bestehender Prozesse.
Zusammenarbeit mit Produkt/Engineering zur Bereitstellung von Modellen für maschinelles Lernen in der Produktionsumgebung für Endnutzer.
Bereitstellung von Fachwissen über Konzepte im maschinellen Lernen.
Bereitstellung von Fachwissen über die verschiedenen Komponenten und Funktionen des Hadoop-Ökosystems (wie Spark, Map/Reduce, YARN, Hive, Pig, Impala/Drill usw. ).
Entwurf und Einrichtung von Hadoop-Clustern entsprechend den aktuellen und zukünftigen Anforderungen.
Entwicklung von hochwertigem Code zur Erstellung und Bereitstellung von Modellen für maschinelles Lernen.
Entwicklung und Fehlerbehebung bei Hadoop-Technologien.
Extraktion, Transformation, Laden und Integration von Daten aus verschiedenen Quellen.
Überwachung des Hadoop-Clusters zur Leistungs- und Kapazitätsplanung.

Anforderungen

Sie verfügen über einen Hochschulabschluss, idealerweise einen Master, in Mathematik, Statistik, Informatik oder einem verwandten Bereich.
Sie haben mindestens 8 Jahre Erfahrung, idealerweise als Data Scientist oder ML Engineer mit umfassender Erfahrung, einschließlich Data Engineering und ML Ops
Nachgewiesene Erfahrung in der Arbeit mit großen und komplexen Datensätzen sowie in der Analyse von großen Datenmengen.
Sie verfügen über ausgeprägte zwischenmenschliche und kommunikative Fähigkeiten und sind versiert in der Zusammenarbeit mit verschiedenen Interessengruppen, um die gewünschten Ergebnisse zu erzielen.

Bedingungen und Leistungen

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