Data Analysis-/Machine Learning Solutions Engineer / Scientist (m/w)

50667 Köln
22.01.2019

Daten dieser Anzeige

Job-ID: 009500297
Data Analysis-/Machine Learning Solutions Engineer / Scientist (m/w)

Qimia GmbH

Germany

karriere@qimia.de

Aufbau von innovativer künstlicher Intelligenz- und Machine-Learning-Lösungen. Entwickelung von Recommendation Engines, Web- und Textdaten-Mining unter Verwendung natürlicher Sprachverständnis-Modellen (Natural Language Understanding), Anwenden von Netzwerk- und Graphanalysealgorithmen und Tools, lernen von tiefen Neuronalen Netzwerken. End-to-End-Design und Implementierung von Datenanalysesystemen; dazu gehören Datenerfassung, Anforderungsengineering und Spezifikation sowie die Konzeption von technischen Lösungen auf der Grundlage von Geschäftsanforderungen. Ermittlung und Identifizierung von Möglichkeiten für die Gestaltung und Implementierung von Internet-Scale-Data-Mining-Lösungen in enger Zusammenarbeit mit anderen Data Scientists und Data Engineers. Entwicklung von ETL-Pipelines für große komplexe Datensätze; Verarbeitung von strukturierten und unstrukturierten Daten mit Spark, Hive, Kafka, Flume, Oozie etc. Prototyping und Implementierung von massiv skalierten Data Analytics-Lösungen auf den Basis von Big-Data-Werkzeugen (Hadoop, Spark, HIVE / Impala, SQL, H2O, Python und R). Arbeiten mit Cloud-Plattformen (AWS, MS Azure und Google Computing Engine).

Wir sind ein im Jahr 2015 gegründetes erfolgreiches und wachsendes Maschine Intelligence (Machine Learning und AI) Startup, mit 50+ Ingenieuren und Data Scientists. Mit der Zielsetzung die Art und Weise wie Menschen Daten nutzen zu revolutionieren, entwickeln wir Technologien der nächsten Generation. Durch die Vereinigung von Big-Data- und Machine-Learning-Technologien, entwickeln wir Systeme der Zukunft und sind damit ein aktiver Teil der stattfindenden künstlichen Intelligenz Revolution. Wir entwickeln hauseigene Data-Analysis- und Machine-Learning-Solutions und Beraten unsere Kunden im Rahmen ihrer Projekte. Basierend auf unserem Know-how helfen wir unseren nam­haften Kunden bei der Einführung von maßgeschneiderten AI-Lösungen. Wir suchen Ingenieure und Data Scientist, die eine Leidenschaft für Themen wie Information Retrieval, verteiltes Rechnen (distributed computing), künstliche Intelligenz und natürliche Sprach­verarbeitung (natural language processing) haben. Data Analysis- und Machine Learning Solutions Engineer / Scientist (m/w) Job in Details: Aufbau von innovativer künstlicher Intelligenz- und Machine-Learning-Lösungen. Entwickelung von Recommendation Engines, Web- und Textdaten-Mining unter Verwendung natürlicher Sprachverständnis-Modellen (Natural Language Understanding), Anwenden von Netzwerk- und Graphanalysealgorithmen und Tools, lernen von tiefen Neuronalen Netzwerken. End-to-End-Design und Implementierung von Datenanalysesystemen; dazu gehören Datenerfassung, Anforderungsengineering und Spezifikation sowie die Konzeption von technischen Lösungen auf der Grundlage von Geschäftsanforderungen. Ermittlung und Identifizierung von Möglichkeiten für die Gestaltung und Implementierung von Internet-Scale-Data-Mining-Lösungen in enger Zusammenarbeit mit anderen Data Scientists und Data Engineers. Entwicklung von ETL-Pipelines für große komplexe Datensätze; Verarbeitung von strukturierten und unstrukturierten Daten mit Spark, Hive, Kafka, Flume, Oozie etc. Prototyping und Implementierung von massiv skalierten Data Analytics-Lösungen auf den Basis von Big-Data-Werkzeugen (Hadoop, Spark, HIVE / Impala, SQL, H2O, Python und R). Arbeiten mit Cloud-Plattformen (AWS, MS Azure und Google Computing Engine). Grundqualifikationen: Master Abschluss in Informatik oder ähnliche quantitative Studiengänge wie Statistik, Operations Research, Bioinformatik, Mathematik oder Physik. 1 Jahr Arbeit- oder Akademische Erfahrung im Machine Learning und künstliche Intelligenz. 1 Jahr relevante Erfahrung im Bereich der Datenanalyse (Statistik / Datenwissenschaft). Erfahrungen mit einem oder mehreren Mehrzweck-Programmiersprachen, einschließlich, aber nicht beschränkt auf: Java, C / C ++, Python, Scala oder R. Fließende Deutsch und/oder Englischkenntnisse. Bevorzugte Qualifikationen: Master in Informatik, Künstliche Intelligenz, Machine Learning oder ähnlichen technischen Feldern. Erfahrungen mit einem oder mehreren der folgenden Themen: Natural Language Processing and Understanding, Klassifizierung, Mustererkennung und Empfehlungssysteme. Erfahrung im Umgang mit großen Datenmengen, z. B. soziale Netzwerkdaten, wissenschaftliche Daten, Sensordaten usw. Erfahrung in der Anwendung von Machine Learning auf großen Datensätzen. Bewährte Programmierungserfahrung in mindestens einer Programmiersprache wie Java, Scala, C++ oder einer ähnlichen objektorientierten Sprache. Ihre Aussichten bei Qimia: Es erwartet Sie eine anregende und herausfordernde Arbeitsatmosphäre mit einer flachen Hier­archie und erfahrenen und hilfsbereiten Kollegen. Hier bei Qimia setzen wir auf eine umfassende Schulung und Ausbildung unserer Ingenieure / Data Scientists. Themen, die wir in unserem Training abdecken werden: Hadoop DevOps Training: Installation und Konfiguration von Hadoop Distributionen (Cloudera und Hortonworks); Entwicklung mit den wichtigsten Hadoop Frameworks, MapReduce, Spark, Hive, Hbase und Oozie etc. Big Data Science: Python Machine Learning Libs (NumPy, SciPy, Pandas, IPython, Scikit-Learn, Theano, TensorFlow, NLTK), Spark für Data Mining und Machine Learning (Spark SQL, Spark MLlib, PySpark, GraphFrames und H2O). Deep Neural Networks: Feed-Forward Neuronale Netze, Convolutional Netze, Recurrent Neuronale Netze, Entwicklung der Produktion bereiten TensorFlow und DL4J Lösungen. Data-Science und Machine-Learning-Grundlagen: Zeitreihen und sequenzielle Datenverarbeitung, Supervised and Unsupervised Machine Learning, Klassifizierung, Logistik-Regression und Random Forest, Support Vektor Maschinen, K-Nearest Nachbarn, Naive Bayes und Gradient Boosting. Web- und Text-Mining: Natural Language Processing und Information Retrieval, Kategorisierung und automatische Tag / Keyword-Extraktion, Document Classification und Clustering, Entity Recognition, tf-idf, N-Gramm, word2vec und gensim etc. In unserer Schulung arbeiten wir intensiv an aktuellen und früheren Kaggle-Wettbewerben in den Bereichen Deep Learning, Predictive Analysis, Empfehlungssysteme und Natural Language Understanding. Haben wir Ihr Interesse geweckt? Dann schicken Sie uns Ihre aus­sage­kräf­tige Be­wer­bung an karriere@qimia.de Bei Rück­fragen wen­den Sie sich bitte an: Qimia GmbH Frau Ines Kassap | karriere@qimia.de | Brüsseler Strasse 89-93 | 50672 Köln | Telefon: +49 2241 39721-40 | Mobile +49 177 7287524

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