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statworx ist ein führendes Beratungs- und Entwicklungsunternehmen für Daten und KI mit Sitz in Frankfurt am Main. Wir bieten strategische Beratung für mittelständische Unternehmen und globale Konzerne. Wir entwickeln innovative Daten- & KI-Lösungen für alle Unternehmensbereiche und Tätigkeitsfelder. Wir befähigen Menschen auf allen Kompetenzniveaus mit unseren Daten- & KI-Bildungsformaten. Kurz gesagt: Wir unterstützen Unternehmen bei allen Aspekten der digitalen Transformation – seit mehr als 10 Jahren, in über 1000 Daten- & KI-Projekten und für über 100 Kunden aus fast allen Industrien. Unsere AI Development-Abteilung dient als Katalysator für Data & AI Transformation. Dabei setzen wir auf eine ganzheitliche Herangehensweise, die von der initialen Evaluierung der KI-Reife über die Konzeption und Ausarbeitung der Daten- und KI-Lösung bis hin zur praktischen Umsetzung und Skalierung von KI-Lösungen reicht. Durch unsere tiefgehende Expertise in Data Engineering, Data Science, Machine Learning sorgen wir dafür, dass unsere Kunden den maximalen Nutzen aus ihren Daten ziehen. Fokus: Entwicklung und Umsetzung von Machine- und Deep-Learning-Projekten im Bereich Zeitreihenprognosen, tabellarisches Machine Learning und kausale Inferenz Du unterstützt und realisierst End-to-End-Machine-Learning-Projekte für unsere Kunden mit Fokus auf Zeitreihen- und Forecasting-Anwendungsfälle wie Demand Forecasting, Pricing, Anomalieerkennung und Predictive Maintenance Du konzipierst, implementierst, validierst und deployest Machine-Learning-Modelle auf Basis von tabellarischen und Zeitreihendaten, von klassischen statistischen Verfahren bis hin zu modernen Machine-Learning- und Deep-Learning-Ansätzen Du nutzt statistisches und kausales Denken zur Lösung komplexer geschäftlicher Fragestellungen und setzt Methoden wie kontrollierte Experimente, Unsicherheitsquantifizierung und Entscheidungsoptimierung ein Du unterstützt beim Aufbau robuster, skalierbarer und wartbarer ML-Pipelines und wirkst beim Deployment von Modellen in produktiven Umgebungen auf modernen Cloud-Infrastrukturen wie Azure, AWS oder GCP mit Du arbeitest regelmäßig mit Stakeholdern und Kundenvertretern zusammen und stellst eine enge Abstimmung im Projekt sicher Du arbeitest mit erfahrenen Consultants, Data Scientists und Engineers über verschiedene Branchen und Use Cases hinweg zusammen und entwickelst dabei kontinuierlich deine technischen und beratungsbezogenen Fähigkeiten weiter Je nach Erfahrung übernimmst du schrittweise Verantwortung für einzelne Arbeitspakete, wirkst an Angeboten mit und unterstützt die Weiterentwicklung interner Best Practices im Bereich Forecasting und angewandtes Machine Learning Du hast ein abgeschlossenes Bachelor- oder Masterstudium in einem quantitativen Fach wie Data Science, Statistik, Mathematik, Wirtschaft, Informatik, Wirtschaftsinformatik oder einem vergleichbaren Studiengang Du hast erste praktische Erfahrung im Bereich Data Science gesammelt, beispielsweise durch Praktika, Werkstudententätigkeiten oder ein bis drei Jahre Berufserfahrung in einem relevanten Umfeld Du verfügst über sehr gute Python-Kenntnisse und bist sicher im Umgang mit modernen Tools und Bibliotheken für Datenanalyse, Machine Learning und Softwareentwicklung Du hast ein solides Fundament in Machine Learning und Statistik und kannst dieses für Modellvalidierung, Interpretation, kausale Analysen und die Ableitung geschäftsrelevanter Erkenntnisse einsetzen Du hast erste praktische Erfahrung im Bereich Zeitreihenprognosen mit statistischen, feature-basierten und modernen neuronalen Methoden wie ARIMA oder ETS, LightGBM oder XGBoost, N-BEATSx oder N-HiTS, TFT oder PatchTST Erste Berührungspunkte mit modernen Time-Series-Foundation-Modellen wie TimesFM, Chronos oder Moirai sind von Vorteil Du hast Interesse daran, Forecasting-, Anomalieerkennungs- und Entscheidungsoptimierungsansätze in probabilistischen und kausalen Kontexte