Tech Lead Data Science / Machine Learning – BAL.ON (m/w/divers) - 245130BR

Suchen Sie die Herausforderung, Teil eines neuen und aufregenden Start-ups zu sein, das von einem Unternehmen unterstützt wird? Wollten Sie schon immer etwas mit grenzenlosem Potenzial schaffen, das Sie begeistert und Ihrer Arbeit einen Sinn gibt? Sind Sie kreativ und in der Lage, bei der Lösung von Problemen die Initiative zu ergreifen? Dann sind Sie vielleicht die perfekte Ergänzung für unser Team. Als Mitarbeiter im Bereich Data Science sind Sie verantwortlich für das Thema rund um unsere Datenanalysen für Sport-Coaching-Anwendungen und die stetige Weiterentwicklung und Verbesserung dieser. Außerdem entwickeln Sie einen Algorithmus für maschinelles Lernen, der mit Sportbegeisterten interagieren kann und das tägliche Coaching verbessert und anpasst.

Tätigkeitsbeschreibung und Aufgabenstellung:

• Gesamtverantwortung für den Bereich Machine Learning für BAL.ON, von der Datenerfassung und dem Modellentwurf bis zur Leistungsmessung und Wartung der ausgerollten Modelle
• Definition und Erstellung von Machine Learning Modellen für die Mobile App Anwendung
• Empfehlung von Modelländerungen zur Optimierung der Kostenstruktur für Cloud-Anwendungen
• Analyse von Quelldaten und Datenflüssen, Arbeit mit strukturierten und unstrukturierten Daten
• Fachliche Führung des dezentralen Teams als Mentor durch wechselseitige Lernaktivitäten wie Code Reviews oder Peer-Programmierung
• Technische Zusammenarbeit mit dem Produktentwicklungsteam
• Übersetzung von strategischen Zielen in umsetzbare Aufgabenpakete (Sprint Planning)
• Enge Zusammenarbeit mit dem Digital Product Manager, um eine realistische Feature-Roadmap sicherzustellen
• Strategischer Aufbau eines internen und externen Teams von Datenwissenschaftlern, um technische und geschäftliche Ziele zu erreichen
• Empfehlung von Modelländerungen zur Optimierung der Kostenstruktur für Cloud-Anwendungen
• Benchmarkanalysen neuer Technologien und analytischer Lösungen für die Verwendung in der quantitativen Modellentwicklung

• Abgeschlossenes Studium im Bereich Informatik, Mathematik, Computertechnik, Statistik oder Physik
• Mehrjährige Berufserfahrung im Bereich Data Scientist
• Mehrjährige Projekterfahrung
• Sehr gute Scrum Kenntnisse
• Gute Kenntnisse in der Programmiersprache Python
• Erfahrung mit Bilderkennungsmodellen
• Kenntnisse der SQL-Datenbank
• Erfahrung im Data Mining
• Kenntnisse in statistischen Tools
• Kenntnisse von Deep Learning Frameworks wie TensorFlow oder PyTorch
• Erfahrung mit Versionskontrollsystemen wie Git
• Fließende Englischkenntnisse (in Wort und Schrift), Deutschkenntnisse von Vorteil

Die Bewerbungen von schwerbehinderten Menschen sind willkommen.

Wir wollen, dass es unseren Mitarbeitenden bei uns gut geht. Deshalb bieten wir Ihnen nicht nur eine spannende Tätigkeit in einem internationalen Technologiekonzern, sondern auch zahlreiche Zusatzleistungen wie zum Beispiel flexibles und mobiles Arbeiten, Sabbaticals sowie weitere Benefits.Klicken Sie hier und erfahren Sie mehr.

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Continental entwickelt wegweisende Technologien und Dienste für die nachhaltige und vernetzte Mobilität der Menschen und ihrer Güter. Das 1871 gegründete Technologieunternehmen bietet sichere, effiziente, intelligente und erschwingliche Lösungen für Fahrzeuge, Maschinen, Verkehr und Transport. Continental erzielte 2022 einen Umsatz von 39,4 Milliarden Euro und beschäftigt aktuell rund 200.000 Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter in 57 Ländern und Märkten.

Der Unternehmensbereich ContiTech entwickelt und produziert u. a. werkstoffübergreifende, umweltschonende und intelligente Produkte und Systeme für die Automobilindustrie, den Schienenverkehr, den Bergbau, die Agrarindustrie sowie weitere wichtige Schlüsselindustrien. Geleitet von der Vision „Smart & Sustainable Solutions Beyond Rubber“ nutzt der Unternehmensbereich sein langjähriges Industrie- und Materialverständnis zur Erschließung neuer Geschäftsmöglichkeiten, indem verschiedene Materialien mit elektronischen Komponenten und individuellen Dienstleistungen kombiniert werden.