Senior Data Scientist (m/w/d) Digital Business

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Aufgabe

Als "Senior Data Scientist (m/w/d) Digital Business" entwickelst du mit dem Team von Data Scientists Datenmodelle und steuerst die Modellimplementierungen in Zusammenarbeit mit dem Business. Du übernimmst Verantwortung für die Betreuung und Entwicklung von internen Kundenaccounts (Festnetz, Mobilfunk, Kernnetze, etc.), zeigst Fachbereichen den Mehrwert & die Einsatzmöglichkeiten von Datenanalyse Anwendungen auf und betreibst Stakeholdermanagement. Als Produktverantwortlicher während der Entwicklung setzt du Projekt auf, eruierst die notwendigen Voraussetzungen, evaluierst die passende Analytics Plattform, definierst Skillbedarfe und verantwortest die Umsetzung der Use Cases. 

  • Du trägst E2E-Verantwortung für strategisch ausgerichtete Data-Science-Projekte von der Anforderungsaufnahme und Beratung bis zur Produktivsetzung.
  • Du entwickelst Data Science Methoden konzeptionell weiter, bist offen für neue Innovationen und eruierst strategisch wichtige Einsatzfelder für Data Science in der deutschen Telekom Technik (z.B. Predictive Maintenance der Netze, Security, Mobilfunkoptimierung, Glasfaser & 5G Rollout).
  • Du entwickelst eigenständig Datenanalyse-Anwendungen (z.B. skalierbare ML-Anwendungen) für umfangreiche Datenbestände oder -ströme aus Netzelementen, großen Technik Plattformen, Geodaten, etc. und setzt diese auch in der Produktion um (um z.B. auf einem Hadoop Cluster).
  • Du setzt maschinelle Lernverfahren aus allen Bereichen ein (Klassifizierung, Regression, Clustering, Dimensionsreduktion, Ausreißer Erkennung, etc.), um Hypothesen zu prüfen, neue Erkenntnisse zu gewinnen und prädiktive Modelle zu generieren.
  • Du hast umfassende Ergebnisverantwortung, führst bereichsübergreifende Abstimmungen mit Stakeholdern durch und präsentierst deine Ergebnisse auf Fach- und Managementebene.
  • Du möchtest dich in einem jungen, dynamischen und hoch motivierten Team aktiv einbringen und bist bereit Energie in den Aufbau einer neuen Einheit zu investieren.

Profil

Du verfügst über ein Studium oder eine vergleichbare Berufsausbildung mit entsprechender Fachrichtung bzw. fachspezifischer Zusatzausbildung bzw. mehrjähriger Berufserfahrung im Umfeld Big Data Analytics mit ausgeprägten analytischen Fähigkeiten und Kenntnisse in der multivariaten Statistik, der Datenanalyse und des maschinellen Lernens

Des Weiteren zeichnest du dich durch detaillierte Kenntnisse oder außergewöhnliche Spezialkenntnisse sowie folgende Fähigkeiten aus:

  • Mehrjährige Erfahrung als Product Owner und/oder Projektleiter, vorzugsweise in einer Unternehmensberatung im Bereich Data Science, inklusive Erfahrung in der Erstellung von Managementpräsentationen und Fähigkeit auf Top Management Level zu kommunizieren
  • Verhandlungssichere Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift
  • Fundierte Kenntnisse im Umgang mit Software und Programmiersprachen zur statistischen Datenanalyse und Datenbankabfrage (vor allem Python inkl.Pandas, Scikit-Learn, Numpy/Scipy, Matplotlib)
  • Kenntnisse in der Big Data Analyse und zugehöriger Plattformen (z.B. Cloudera oder Hortonworks) sowie von Technologien aus dem Hadoop-Framework - bspw. Hive, Impala und insbesondere Spark - sind von Vorteil aber keine Voraussetzung
  • Kenntnisse mindestens einer gängigen Datenanalyseplattform sind wünschenswert
  • Kenntnisse von Cloudtechnologien der Hyperscaler (z.B. Azure, GCP, oder AWS) und der zugrunde liegenden Technologien (z.B. Docker, Kubernetes) sind ebenfalls wünschenswert
  • Weitere eigene Forschungsinteressen oder Kenntnisse, wie z.B. Time Series Analysis, Explainability oder vor allem Deep Learning (PyTorch, Tensorflow, …) sind willkommen 

Schwerbehinderte Menschen werden bei gleicher Eignung vorrangig berücksichtigt.

Was wir bieten

  • Teilzeit möglich

    Bei uns gibt es nicht nur Vollzeit-Jobs - wir bieten diese Stelle auch in Teilzeit an.

  • Homeoffice/Mobile Working möglich

    Egal ob im Büro oder von einem anderen Ort - mobiles Arbeiten ist bei uns kein Problem. Die Arbeit im Homeoffice gehört zu unserem beruflichen Alltag und wird durch digitale Plattformen unterstützt.

  • Anbindung an öffentliche Verkehrsmittel

    Entspannt und ohne stressigen Berufsverkehr in den Arbeitstag starten - unser Standort ist gut an öffentliche Verkehrsmittel angebunden und die nächste Haltestelle ist nicht weit entfernt.

  • Kantine am Standort

    Gesundes Essen in guter Gesellschaft - unsere Kantinen machen es möglich. Hier lässt sich bequem und nur wenige Minuten vom Arbeitsplatz entfernt aus einer großen Auswahl an warmen und kalten Speisen auswählen.

  • Flexible Arbeitszeiten

    Gestaltungsspielraum für berufliche und private Herausforderungen - mit unseren flexiblen Arbeitszeitmodellen ermöglichen wir selbstbestimmtes Arbeiten. So, wie es zum Leben und der aktuellen Situation passt.

  • Weiterbildungsangebote

    Lebenslanges Lernen ist für uns unverzichtbar. Ob vor Ort oder digital. Wir bieten eine große Anzahl an Weiterbildungsmöglichkeiten - vom Seminar bis hin zum berufsbegleitenden Studium.

  • Betriebliche Altersvorsorge

    Gut aufgestellt im Alter - wir bieten eine betriebliche Altersvorsorge und zahlen abhängig von Alter und Einkommen unserer Mitarbeiter*innen regelmäßig auf ein persönliches Versorgungskonto ein.

  • Mitarbeiterrabatte

    Produkte und Dienstleistungen vergünstigt kaufen - in den Bereichen Festnetz, Internet, Mobilfunk, TV und Smarthome erhalten Mitarbeiter*innen Rabatt. Auch Freunde und Bekannte profitieren von vielen Angeboten.

  • Gesundheitsangebote

    Die Gesundheit unserer Mitarbeiter*innen ist uns wichtig. Daher bieten wir kostenlose Gesundheitschecks, regelmäßige Vorsorgeuntersuchungen und viele (Online-)Kurse rund um das Thema Gesundheit an.

Über uns

Über uns

Der neue Funktionsbereich der Deutschen Telekom Technik Digital Business (T-DBiz) arbeitet an der Digitalisierung der Deutschen Telekom Technik GmbH und forciert damit den Kulturwandel als Katalysator der digitalen Transformation. Wir generieren Digitalisierungssynergien durch eine konsistente Gesamtsicht über alle unsere Fachbereiche. Die ausgeschriebene Stelle ist im Data Science Bereich angesiedelt. Dieser unterstützt mit einer weiten Bandbreite von Kompetenzen zu Data Science / Advanced Analytics / ML / etc. Dabei agiert der Bereich wie eine interne Beratungseinheit und arbeitet projektbezogen. Außerdem fördert der Data Science Bereich einen technikweiten Austausch, das Best Practice Sharing und die Skillentwicklung. Dafür organisiert er eine Data Analytics Community mit regelmäßigen Treffen. 

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Kontakt

Christiane Lucas

c.lucas@telekom.de

+49 160 907 535 22

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