Entwicklung, Training und Weiterentwicklung von ML-Modellen (z. B. Nachfrage- und Preisprognosen - im Stahlhandel) + Durchführung statistischer Datenanalysen sowie Datenaufbereitung und -anreicherung + Aufbau und Pflege von Datenpipelines und Datenmodellen für Analytics und ML-Anwendungen
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Optimierung von Datenaufbereitungsprozessen und Gewährleistung eines qualitätsgesicherten Datenmanagements - Diese Fähigkeiten bringen Sie mit: Hochschulabschluss (Master- oder vergleichbarer Abschluss) - Hervorragende IT-Kenntnisse sowie fortgeschrittene Programmierkenntnisse in der Statistiksoftware R
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Identification of new opportunities through advanced data analysis and translation of complex insights into actionable strategies that drive sports betting business value … Minimum of 3 years of professional experience in Data Science, preferably in the sports betting industry
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ABOUT US: Reporting to the Head of Quants you will be working closely with your colleagues in Quants but also various product owners, developers and traders company wide. Our department is responsible for creating predictive models for both pre-match and in-play betting markets in various sports
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Vollzeit/Hybrid 2 Tage Homeoffice für unseren Standort Guntramsdorf oder 1020 Wien - ÜBER UNS - Frankstahl steht seit über 140 Jahren für Verlässlichkeit, Leidenschaft und Innovation im Stahlgroßhandel … Auf AWS und Kubernetes läuft auch die Data-Science-Plattform, an der du mitbaust
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Entwicklung, Training und Optimierung von Machine-Learning- und KI-Modellen für innovative Anwendungsfälle im Umfeld der Sozialversicherung … Abgeschlossenes Studium (FH/Universität) in Data Science, Informatik, Mathematik, Statistik oder vergleichbarer Fachrichtung
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Continuous evaluation, adoption, and application of emerging technologies, statistical methodologies, and Machine Learning algorithms … Minimum of 3 years of professional experience in Data Science, preferably in the sports betting industry
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Explain insights, results, and technical concepts clearly to both technical and non-technical stakeholders … At least 2 years of applied data science / machine learning experience, ideally working on real-world problems beyond experimentation
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Explain insights, results, and technical concepts clearly to both technical and non-technical stakeholders … At least 2 years of applied data science / machine learning experience, ideally working on real-world problems beyond experimentation
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1020 Wien, Anstellungsart: Vollzeit - Sie möchten Ihre Fachkompetenz in einem Arbeitsumfeld einsetzen, das Transparenz, Offenheit und Ihre persönliche Weiterentwicklung fördert … Sie bringen Ihr Wissen über Data-Science Techniken und Data-Engineering in die Entwicklung von Kreditrisikomodellen ein
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