Spezialistin Machine Learning

• Beratung von Führungskräften und Mitarbeiter*innen zum jeweiligen Fachgebiet durch die Anwendung von Produkten & Leistungen sowie etwaiger Entwicklung vorhandener bzw. neuer Produkte
• Anwenderorientierte Aufbereitung von Daten und/oder deren Analyse (finanziell, fachlich, technisch, organisatorisch, räumlich) Statistik
• Durchführung und Zusammenfassung von verschiedenen Methoden zur Analyse empirischer Daten
• Vereinigung von Daten aus mehreren, gegebenenfalls unterschiedlich strukturierten Datenquellen in einer Zieldatenbank
• Verantwortung für Datenbereitstellung und Datenverschneidungen mittels verschiedener Programmiersprachen für Data Science und den entsprechenden Fach-/Hauptabteilungen (auf gleicher Ebene)
• Unterstützung der Data Scientists bei Erstellung von Statistische bzw. Machine Learning Modellen der Wiener Linien, um diese produktivierbar zu machen
• Produktivierung von komplexen Analysen für neue, system-(/konzern-) optimierende Prozesse sowie Modellierung und Prognosen
• Verantwortung für den Operativen Betrieb und der Wartung von bestehenden ML Algorithmen in Big Data, IoT und anderen Umgebungen
• Unterstützung und Führung von Junior ML-Engineers

• Abgeschlossene Ausbildung im Bereich Data Science, Mathematik, Informatik oder ähnliches
• Mathematisch-statistische Kenntnisse, insbesondere ML
• Breites Wissen an IT- und Big Data Technologien
• Mindestens 3-4 Jahre facheinschlägige Erfahrung im kommerziellen Einsatz von Advanced Analytics, Machine Learning und statistische Modellierung
• Fortgeschrittene Programmierkenntnisse in den Skriptsprachen Python, R und Scala
• Mehrere erfolgreich absolvierte ML Projekte von Vorteil
• Gute Kenntnisse zu Big Data Infrastrukturen und Data Engineering Praktiken
• Tiefe IT- Kenntnisse (Architektur, Programmieren, Machine Learning)
• Tiefes Verständnis für ML Methoden
• Gutes Verständnis für die Business Anforderungen

Mehrere erfolgreich absolvierte ML Projekte

• Entwicklungsmöglichkeiten
• Greener Linien
• Mobile Arbeitswelt
• Onboarding
• Speisen und Getränke
• Unser Mitarbeiter*innenausweis
• Vergünstigungen
• Vernetzung
• Work-Life-Balance
• Erreichbarkeit und Service
• Kinderbetreuung