8 Data Scientist Jobs Remote

Identify promising new directions based on scientific literature and in-house experiments., Describe, present, design, implement, and experiment with novel machine learning architectures and models., Analyze experiments and form ideas and hypotheses to explain results., Run large-scale distributed machine learning experiments., Work with the Staff Data Science team and other Data Science teams., Resolve technical difficulties in data science and machine learning work., Develop ideas about data science and machine learning strategy related to business objectives., Contribute to technical and scientific design, planning, and integration of the platform., Provide technical and scientific guidance in model, algorithm, and system design reviews., Educate mid-level and junior data scientists., Support teams in maintaining high-quality documentation and code.

Build and run forecasting models for all connected assets like electric vehicles, heat pumps and batteries with respect to short-term market prices., Work closely with app and connectivity teams to positively impact smart features such as smart charging offered to customers., Set the customer first and provide the highest possible outcome together with team colleagues., Demonstrate clear communication, a proactive approach, and a high drive to innovate as part of a cross-functional product team., Partner with vendors to optimize the usage of their assets for the benefit of customers.

Build and run forecasting models for all connected assets like electric vehicles, heat pumps and batteries with respect to short-term market prices., Work closely with app and connectivity teams to positively impact smart features such as smart charging offered to customers., Set the customer first and provide the highest possible outcome together with team colleagues., Demonstrate clear communication, a proactive approach, and a high drive to innovate as part of a cross-functional product team., Partner with vendors to optimize the usage of their assets for the benefit of customers.

Clean and analyze data to identify patterns and trends, Use statistical techniques to interpret data, Create data models to predict heating system behavior, Create production-ready algorithms and data pipelines, Collaborate with energy engineers and developers, Conduct experimental data analysis, Present findings clearly, Support in creating data models for energy time series data

Ganzheitliche und eigenständige Entwicklung und Shipment von KI-Modellen zum Kunden mit unserer bestehenden Datenpipeline sowie Verbesserung und Erweiterung bestehender Modelle, Aufnahme von Daten, Unterstützung bei Annotations-Prozessen, Weiterentwicklung der Daten und Trainings-Pipelines sowie unseres Data-Workspaces, Entwurf von KI-Algorithmen (Architekturen, Trainingsverfahren, etc.), Hyperparameteroptimierung sowie Messung und Durchführung Performance-steigernder Maßnahmen, Softwareseitige Implementierung von KI-Algorithmen in Python mit PyTorch, Entwicklung von Schnittstellen und Integration der Algorithmen in High-Performance-Applikationen, Management und Pflege von Cloud-Trainingsumgebung und Data-Pipeline (Microsoft Azure), Technology-Scouting und aktive Mitgestaltung von Technologieentscheidungen, Arbeit in autonomen Scrum Teams in flachen Hierarchien mit viel Raum um mitzugestalten, Zusammenarbeit in agilen Prozessen mit Kolleg:innen sowie nationalen und internationalen Partner:innen und Kund:innen, Reisebereitschaft zu Kunden und Lust auf Entwicklungen im Team vor Ort

konzeptionelle und technische Weiterentwicklung und Betreuung von Datenpipelines, Entwicklung unterschiedlicher Formate für die Bereitstellung von Daten und Berichten, Erstellung eigener automatisierter Analyseskripte und Visualisierungen, Bewertung und Weiterentwicklung von Datenerhebungen nach datenwissenschaftlichen Gesichtspunkten

Erstellung von Datenflüssen aus verschiedensten Quellen in unsere Datenplattformen, Business-Analyse der Quellsysteme und den dazugehörigen Daten, Aufbereitung, Analyse und Visualisierung vielfältiger, projektbezogener Daten, Bereitstellung von Daten für Entwickler über Schnittstellen, Verantwortung für Datenanalysen einzelner Projekte, Konzeptionierung der Datenstruktur zusammen mit Data Steward und Data Warehouse Expert:innen für interne und externe Projekte um die Datenqualität zu steigern

Entwicklung und Implementierung von Python-Anwendungen zur Verarbeitung und Analyse großer Datenmengen, Design und Implementierung von Pipelines zur Datenverarbeitung, insbesondere für das Training von Machine-Learning-Modellen, Zusammenarbeit mit interdisziplinären Teams, um Anforderungen zu ermitteln und Lösungen zu entwickeln, Implementierung von Softwarelösungen, die eine effiziente und skalierbare Datenverarbeitung ermöglichen