Job Opportunities API

The Public Ledger of Openings

← Back to the ledger

Data Scientist (w/m/d)

schickler
Companyschickler
CategoryData & Analytics
LocationHamburg
RemoteOn-site (inferred)
EmploymentNot stated
LevelNot stated
SalaryNot stated by the employer
Posted17 Aug 2022
Last verified4 Aug 2026
SourceEmployer ATS (personio)
Applications are handled by the employer, not by us.Apply on the employer's site →
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