Stellenangebote für: - DATA SCIENTIST ENGINEER STUTTGART
1 bis 4 von 4 Angebote für DATA SCIENTIST ENGINEER STUTTGARTData Scientist / Data Engineer (m/w/d)
Referenz 12-241084 Sie möchten mit Daten echte Mehrwerte schaffen und moderne Technologien in einem zukunftsorientierten Unternehmen einsetzen? Dann bewerben Sie sich jetzt als Data Engineer / Dateningenieur (m/w/d) und gestalten Sie aktiv die digitale Transformation mit. Unser Mandant bietet Ihnen ein attraktives Gehaltspaket, flexible Arbeitszeiten und spannende Projekte rund um Datenintegration, Cloud-Technologien und Business Intelligence. Die Vermittlung erfolgt für Sie kostenfrei über unse...
Machine Learning Engineer / Data Scientist Google Cloud (all genders)
adesso steht für IT-Exzellenz und damit auch für exzellente Entwicklungsmöglichkeiten für alle adessi. Wir wachsen gemeinsam und lernen voneinander - an unseren Projekten, im Team und mit herausragenden Trainingsangeboten. Wir haben IT im Herzen, die Branche im Blick und den Erfolg unserer Kunden im Sinn. Denn erfolgreiches Geschäft entsteht durch innovative Ideen, zukunftsfähige Strategien und kluge IT-Lösungen. Immer sind dabei Menschen beteiligt, die etwas bewegen wollen und das einfach mache...
Senior AI / ML Engineer (w/m/d) für Technologieberatung im Bankingumfeld - Frankfurt am Main
Unternehmensbeschreibung Job-Nr: 2673183GS Einsatzort: Stuttgart Unser Mandant ist die Management-, Fach- und Technologieberatung für Deutschlands führende Banken und Fondsgesellschaften in Frankfurt am Main. Als Experten für Kredit, Wertpapier und Zahlungsverkehr begleitet und navigiert unser Mandant seine Kunden durch die Herausforderungen von Digitalisierung, neuen Marktanforderungen und Regulatorik. Mit gezielter Beratung rüstet er Deutschlands führende Banken und Fondsgesellschaften für die...
Data Scientist / Machine Learning Engineer
Bestreiten Sie mit uns den Weg nach oben Wir suchen für die Standorte München, Stuttgart, Nürnberg und Augsburg. Deine Aufgaben: - Entwicklung und Implementierung von Algorithmen und Modellen zur Datenanalyse - Extraktion, Transformation und Laden von Daten aus verschiedenen Quellen - Analyse großer Datensätze zur Identifikation von Trends und Mustern - Erweiterungen und Verbesserungen von bestehenden Datenpipelines - Analyse und Bereinigung von Datensätzen - Erstellung von prädiktiven Modellen ...