Data Scientist (w/m/d)
schickler
| Company | schickler |
| Category | Data & Analytics |
| Location | Hamburg |
| Remote | On-site (inferred) |
| Employment | Not stated |
| Level | Not stated |
| Salary | Not stated by the employer |
| Posted | 17 Aug 2022 |
| Last verified | 4 Aug 2026 |
| Source | Employer ATS (personio) |
Description
Als eine der führenden Beratungen der Medienbranche treibt Highberg DACH (ehemals SCHICKLER) den digitalen Wandel in Medienunternehmen in Deutschland, Österreich und der Schweiz aktiv voran. In der Medienwelt von heute entscheidet Datenkompetenz über Sichtbarkeit, Reichweite und Erfolg. Wer relevant bleiben will, muss Wandel aktiv gestalten – genau deshalb suchen wir dich. Unser Tech Stack: Programmiersprachen: Python, R, JavaScript, SQL ETL / Data-Modeling: dbt, Google Dataflow, Pandas Deployment: Docker, Google Kubernetes Engines, CI / CD Cloud Plattformen: Google Cloud Platform, Amazon Web Services Datenbanken: BigQuery, ElasticSearch Datenvisualisierung: Tableau, PowerBI, Plotly, Matplotlib, Google Looker Studio Machine Learning: SciKit, xgboost, NLTK / spaCy, Keras, PyTorch, Prophet LLM: OpenAI / ChatGPT, Gemini, Huggingface Als Data Scientist treibst Du bei HIGHBERG DACH gemeinsam mit Deinem Projekt-Team herausfordernde Datenprojekte voran. Du arbeitest sofort mit realen Daten und kritischen Problemen unserer Kunden. Typische Beispiele sind die Entwicklung von Recommendation Systems, Text Classification und Churn Prediction. In Data-Projekten beweist Du Expertise für die Entwicklung von Algorithmen, ETL-Pipelines oder Data Lakes. Auf Augenhöhe arbeitest Du fachübergreifend gemeinsam mit unseren Kunden. Folgende Tätigkeiten liegen in Deinem Aufgabenbereich: Entwicklung von technischen Lösungen für fachliche Herausforderungen unserer Kunden Aufbau von ETL-Prozessen, Data Warehouses und Datenmodellen Visualisierung und Aufbereitung der Ergebnisse sowie Ableitung von Handlungsempfehlungen Entwicklung und Optimierung von Machine-Learning-Modellen Deployment in Cloud-Systemen und Begleitung von Praxis-Tests Abgeschlossenes Studium in einer quantitativen Fachrichtung, z.B. Informatik, Mathematik, Physik oder Data Science Analytische Fähigkeiten, Denken in Daten und Strukturen Erfahrung in Python oder anderen Programmiersprachen Erfahrung mit Machine-Learning-Frameworks und Cloud-Plattformen Die Fähigkeit, komplexe Probleme zu verstehen und Lösungsansätze mit Daten und Algorithmen zu entwickeln Fließende Deutschkenntnisse (mindestens C1-Level) Office im Herzen Hamburgs mit Rathausblick Moderne Küche mit Siebträgermaschine, Tee und gekühlten Getränken Mobile Office Interne und externe Weiterbildungsmöglichkeiten Mentoring für die ersten 12 Monate Deutschlandticket-Zuschuss Unfallversicherung Dienstfahrrad statt Dienstwagen Wellpass Monatliche Teamevents Barrierefrei Hunde sind Willkommen