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Principal Data Scientist für Marketing & Sales (m/w/d)
  • Python
  • Machine Learning
  • Deep Learning
  • Perl
Bayer
Berlin
170 days ago

Die Abteilung Decision-Science von Bayer Pharmaceuticals ist die zentrale Anlaufstelle für alle Advanced Analytics-Projekte im Unternehmen. Wir arbeiten in allen Funktionen von Bayer: von F&E über Marketing & Sales bis hin zu Product Supply. Wir lösen schwierige analytische Probleme und entwickeln Lösungen mit dem Ziel, die Effizienz und Entscheidungsfindung im Unternehmen insgesamt zu verbessern. Wenn Sie daran interessiert sind, in einem dynamischen Team zu arbeiten, das für alle Arten von Datentypen neueste Algorithmen des maschinellen Lernens einsetzt, möchten wir Sie gerne kennenlernen


IHRE AUFGABEN UND VERANTWORTLICHKEITEN


  • Leitung von Projekten und Anleitung anderer Data Scientists, die LEAN und agile Ansätze anwenden, um zweckmäßige Lösungen zu liefern
  • Aufbau einer engen Zusammenarbeit mit den internen Stakeholdern, um die Strategie für die digitale Agenda mitzugestalten und umzusetzen
  • Durchführung komplexer Simulationen, Optimierungen, Modellierungen und maschineller Lernmethoden durch Integration mehrschichtiger Datenmodelle aus internen und externen Quellen
  • Coaching und Schulung von Mitgliedern des Data Science-Teams
  • Sie halten sich auf dem Laufenden im Bereich Einsatz von KI in Life-Science-Industrie und Forschung
  • Veröffentlichung innovativer Methoden und wissenschaftlicher Entdeckungen in Peer-Review Zeitschriften
  • Identifikation von Schwachstellen im Unternehmen, um mit neuen Datenprodukten Effizienz und Entscheidungsfindungsprozesse zu optimieren
  • Leitung von Skalierungsaktivitäten, um Data Science-Prototypen in End-to-End-Lösungen umzuwandeln, indem Fähigkeiten und Ressourcen einer großen IT-Einheit genutzt werden
  • Auf- und Ausbau der Zusammenarbeit mit Wissenschaftlern an Universitäten oder externen Anbietern


WAS SIE MITBRINGEN


Es begeistert Sie, die Welt mit statistischen und mathematischen Tools zu einem besseren und effizienteren Ort zu machen. Sie sind daran interessiert, Teil eines dynamischen Teams von Datenwissenschaftlern zu werden, das von der Analyse im Bereich der automatisierten Predictive Modelling Factory bis hin zur Onkologie interdisziplinär arbeitet. Sie beschreiben sich selbst als Praktiker/in, der/dem die Bereiche Programmierung und Datenanalyse liegen. Sie können Resultate gegenüber Stakeholdern im Unternehmen gut präsentieren und dabei das Interesse für zukunftsweisende Lösungen wecken.


  • Hochschulabschluss (Master mit mehrjähriger Branchenerfahrung oder Promotion) und sehr gute Kenntnisse in den Bereichen maschinelles Lernen, Statistik, angewandte Mathematik und Informatik mit starker anwendungsorientierter Ausrichtung
  • Mehrjährige Branchenerfahrung oder sehr guter akademischer track record, inclusive richtungsweisender Projekte im Bereich machine learning und deep learning
  • Expertenkenntnisse in Machine Learning und/oder Deep Learning
  • Sehr gute Programmierkenntnisse in Python und/oder R
  • Erfahrung im Umgang mit Frameworks im Bereich maschinellen Lernens bzw. Deep Learning wie beispielsweise TensorFlow
  • Ausgeprägte Fähigkeiten in der Business Analyse und nachgewiesene Erfahrung im Umgang mit verschiedensten Auftraggebern ist notwendig
  • Hohe Problemlösungskompetenz und die Fähigkeit, komplexe Aufgaben zu strukturieren und zu vereinfachen
  • Fähigkeit zum Arbeiten in einem interdisziplinären und agilen Umfeld
  • Sehr gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift


Ihre Bewerbung

Sie suchen eine Herausforderung, in der Sie Ihre Leidenschaft für Innovationen einbringen können? Sie möchten Teil eines globalen Teams werden und gemeinsam mit uns das Leben auf der Welt verbessern? Dann bewerben Sie sich online mit Ihren vollständigen Bewerbungsunterlagen (Anschreiben, Lebenslauf, Zeugnisse).

Bayer begrüßt Bewerbungen aller Menschen ungeachtet von ethnischer Herkunft, nationaler Herkunft, Geschlecht, Alter, körperlichen Merkmalen, sozialer Herkunft, Behinderung, Mitgliedschaft in einer Gewerkschaft, Religion, Familienstand, Schwangerschaft, sexueller Orientierung, Geschlechtsidentität oder einem anderen sachfremden Kriterium nach geltendem Recht. Wir bekennen uns zu dem Grundsatz, alle Bewerberinnen und Bewerber fair zu behandeln und Benachteiligungen zu vermeiden.

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