{"id":60635,"title":"Data Scientist People Analytics (m/w/d)","company":"LZ Informatik","city":"Nürnberg","region":"Bayern","location":"90402 Nürnberg, Mittelfranken","work_model":"unknown","employment_type":"full_time","employment":["full_time"],"roles":["data_science","analytics"],"visa":"not_mentioned","relocation":"not_mentioned","posted_at":"2026-08-20T00:00:00+00:00","tools":["Databricks","Tableau","Power BI","SQL","Python"],"seniority":"unknown","years_experience_min":null,"german_requirement":"not_mentioned","german_level":"unspecified","english_requirement":"not_mentioned","english_level":"unspecified","team_language":"unknown","confidence":0.4,"method":"rules","language_badge":"Not stated","language_evidence":null,"requirements_snippet":"Erfolgreich abgeschlossenes Studium im Bereich Data Science, Informatik, Mathematik, Statistik oder einer vergleichbaren Fachrichtung bzw. eine vergleichbare Qualifikation Mehrjährige Berufserfahrung im Bereich Data Science, …","url":"https://www.arbeitsagentur.de/jobsuche/jobdetail/12601-12053-1791416-0-S","source":"bundesagentur","agency":"temp_agency","description_text":"Unser Partner zählt zu den führenden Softwarehäusern Europas und hat seinen Hauptsitz in Nürnberg. Mit über 200 innovativen Softwarelösungen und IT-Dienstleistungen unterstützt das Unternehmen mehr als 500.000 Kunden bei der Digitalisierung ihrer Geschäftsprozesse. Gemeinsam mit über 8.500 Experten und Expertinnen treibst du technologische Innovationen voran und gestaltest den digitalen Wandel aktiv mit.\n\nData Scientist People Analytics (m/w/d)\n\nAufgaben:\nEntwicklung und Umsetzung von Verfahren zur Datenaufbereitung (Pre-Processing) unter Berücksichtigung möglicher Datenverzerrungen (Bias)\nDurchführung explorativer Datenanalysen sowie Entwicklung, Validierung und Bewertung statistischer Modelle und Hypothesen\nAuswahl, Anpassung, Skalierung und Implementierung von Analytics-Algorithmen und Machine-Learning-Modellen\nVisualisierung und zielgruppengerechte Kommunikation von Analyseergebnissen und Handlungsempfehlungen\nUnterstützung bei der Produktivsetzung von Algorithmen und Machine-Learning-Modellen in Zusammenarbeit mit Data Engineers\nAufbau und Weiterentwicklung des Modellmonitorings sowie Analyse und Optimierung der Modellgüte im laufenden Betrieb\nSicherstellung einer rechtskonformen und ethisch verantwortungsvollen Datenverarbeitung\nEntwicklung und Umsetzung von Anonymisierungs- und Pseudonymisierungskonzepten\nEigenständige Bearbeitung komplexer und unstrukturierter Fragestellungen sowie Entwicklung nachhaltiger Lösungsansätze\nFachliche Anleitung von Teammitgliedern sowie Mitwirkung bei der Einarbeitung neuer Kolleginnen und Kollegen\nLeitung von Projekten sowie Koordination der Zusammenarbeit mit angrenzenden Fachbereichen\n\nQualifikationen:\nErfolgreich abgeschlossenes Studium im Bereich Data Science, Informatik, Mathematik, Statistik oder einer vergleichbaren Fachrichtung bzw. eine vergleichbare Qualifikation\nMehrjährige Berufserfahrung im Bereich Data Science, Analytics oder Machine Learning\nFundierte Kenntnisse in der Entwicklung, Implementierung und Optimierung von Analytics-Algorithmen und Machine-Learning-Modellen\nErfahrung in der statistischen Datenanalyse sowie in der Entwicklung und Validierung von Datenmodellen\nSicherer Umgang mit BI-Tools wie Databricks, Tableau oder Power BI\nGute SQL-Kenntnisse\nGute Programmierkenntnisse in Python\nAnalytische und strukturierte Arbeitsweise sowie Fähigkeit zur verständlichen Vermittlung komplexer Sachverhalte\nErfahrung in der Projektarbeit sowie in der fachlichen Koordination von Teams von Vorteil\n\nBeneftis:\n- Möglichkeit des hybriden Arbeitens\n- Arbeiten in einem technologisch attraktiven Arbeitsumfeld\n- Intensive Einarbeitung und attraktive Weiterbildungsangebote\n- Flexible Arbeitszeiten\n- Verschiedene Angebote an Gesundheitsmaßnahmen\n- Teilnahme an verschiedenen Aktionen, wie z. B. \"Nürnberger Firmenlauf\" und \"Mit dem Rad zur Arbeit\"\n- Firmeninterne Kantine (inkl. Zuschuss zum Essen)\n- Sehr gute Anbindung an den öffentlichen Nahverkehr","responsibilities_text":"Entwicklung und Umsetzung von Verfahren zur Datenaufbereitung (Pre-Processing) unter Berücksichtigung möglicher Datenverzerrungen (Bias)\nDurchführung explorativer Datenanalysen sowie Entwicklung, Validierung und Bewertung statistischer Modelle und Hypothesen\nAuswahl, Anpassung, Skalierung und Implementierung von Analytics-Algorithmen und Machine-Learning-Modellen\nVisualisierung und zielgruppengerechte Kommunikation von Analyseergebnissen und Handlungsempfehlungen\nUnterstützung bei der Produktivsetzung von Algorithmen und Machine-Learning-Modellen in Zusammenarbeit mit Data Engineers\nAufbau und Weiterentwicklung des Modellmonitorings sowie Analyse und Optimierung der Modellgüte im laufenden Betrieb\nSicherstellung einer rechtskonformen und ethisch verantwortungsvollen Datenverarbeitung\nEntwicklung und Umsetzung von Anonymisierungs- und Pseudonymisierungskonzepten\nEigenständige Bearbeitung komplexer und unstrukturierter Fragestellungen sowie Entwicklung nachhaltiger Lösungsansätze\nFachliche Anleitung von Teammitgliedern sowie Mitwirkung bei der Einarbeitung neuer Kolleginnen und Kollegen\nLeitung von Projekten sowie Koordination der Zusammenarbeit mit angrenzenden Fachbereichen","requirements_text":"Erfolgreich abgeschlossenes Studium im Bereich Data Science, Informatik, Mathematik, Statistik oder einer vergleichbaren Fachrichtung bzw. eine vergleichbare Qualifikation\nMehrjährige Berufserfahrung im Bereich Data Science, Analytics oder Machine Learning\nFundierte Kenntnisse in der Entwicklung, Implementierung und Optimierung von Analytics-Algorithmen und Machine-Learning-Modellen\nErfahrung in der statistischen Datenanalyse sowie in der Entwicklung und Validierung von Datenmodellen\nSicherer Umgang mit BI-Tools wie Databricks, Tableau oder Power BI\nGute SQL-Kenntnisse\nGute Programmierkenntnisse in Python\nAnalytische und strukturierte Arbeitsweise sowie Fähigkeit zur verständlichen Vermittlung komplexer Sachverhalte\nErfahrung in der Projektarbeit sowie in der fachlichen Koordination von Teams von Vorteil\nBeneftis:\n- Möglichkeit des hybriden Arbeitens\n- Arbeiten in einem technologisch attraktiven Arbeitsumfeld\n- Intensive Einarbeitung und attraktive Weiterbildungsangebote\n- Flexible Arbeitszeiten\n- Verschiedene Angebote an Gesundheitsmaßnahmen\n- Teilnahme an verschiedenen Aktionen, wie z. 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