Footprint Data Scientist (w/m/d)
Deutsche Glasfaser Dusseldorf, North Rhine-Westphalia, Germany
Telecommunications · 1,001-5,000 employees
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About the role
You will develop data-driven models to optimize the fiber optic footprint and analyze complex market, customer, and infrastructure datasets. Additionally, you will create decision-making tools like dashboards and reports while collaborating with cross-functional teams to automate analytical processes.
What they look for
Requirements
Candidates must hold a degree in Data Science, Business Informatics, Statistics, or a related field with initial practical experience. Proficiency in Python and SQL is required, along with experience in machine learning and the ability to translate analytical findings into business recommendations.
Benefits
Full description
Unternehmensbeschreibung
Als Digital-Versorger der Regionen nutzen wir Chancen, beweisen Tatkraft, übernehmen Verantwortung, arbeiten auf Augenhöhe. Mit über 1.700 Kolleginnen und Kollegen, den Kommunen, der Wirtschaft, der Gesellschaft. Du mit uns für mehr Gemeinschaft.
Stellenbeschreibung
- Entwicklung datenbasierter Modelle: Modelle zur Steuerung und Wertmaximierung unseres Glasfaser-Footprints entwickelst du unter Berücksichtigung von Wirtschaftlichkeit, Nachfrage, Wettbewerb und regionalen Rahmenbedingungen.
- Analyse komplexer Datensätze: Geo-, Markt-, Kunden- und Infrastrukturdaten wertest du aus und identifizierst relevante Zusammenhänge sowie Potenziale.
- Entwicklung von Scoring- und Forecasting-Modellen: Modelle zur Priorisierung von Monetarisierungs- und Wachstumspotenzialen entwickelst und optimierst du kontinuierlich weiter.
- Ableitung von Handlungsempfehlungen: Komplexe Analyseergebnisse übersetzt du in konkrete Empfehlungen und unterstützt deren Überführung in die operative Umsetzung.
- Zusammenarbeit mit Fachbereichen: Gemeinsam mit Vertrieb, Netzplanung, Controlling und weiteren Fachbereichen entwickelst du datenbasierte Lösungen für strategische Fragestellungen.
- Erstellung von Entscheidungsgrundlagen: Dashboards, Reports und Management-Präsentationen bereitest du adressatengerecht auf und schaffst Transparenz für unterschiedliche Stakeholder.
- Automatisierung von Analyseprozessen: Bestehende Daten- und Analyseprozesse entwickelst du kontinuierlich weiter und identifizierst Potenziale zur Automatisierung.
Qualifikationen
- Abgeschlossenes Studium in Data Science, Wirtschaftsinformatik, Statistik oder einem vergleichbaren Fachgebiet
- Erste praktische Erfahrung im Bereich Data Science, Data Analytics oder in einer vergleichbaren analytischen Rolle
- Sehr gute Kenntnisse in Python sowie gute Kenntnisse in SQL
- Erfahrung mit Machine Learning, statistischen Methoden, Scoring- oder Forecasting-Modellen
- Routine im Umgang mit großen und heterogenen Datensätzen, sowie Kenntnisse in Geodaten sowie QGIS oder ArcGIS sind von Vorteil
- Fähigkeit, analytische Ergebnisse in konkrete wirtschaftliche Handlungsempfehlungen zu übersetzen
- Faktenprüfer mit Konzeptionsfähigkeit und Blick für Daten und Fakten
- Sehr gute Deutschkenntnisse (mindestens C1-Niveau) und gute Englischkenntnisse
Zusätzliche Informationen
Unser Portfolio ist auf deine Bedürfnisse zugeschnitten. Ob für den Job, deine Absicherung und Vorsorge oder für die Freizeit. Wir haben ein breites Angebot an Nebenleistungen zu bieten!
Von diesen und weiteren Benefits profitierst du:
- Flexible Arbeitsmöglichkeiten
- 30 Tage Urlaub und zusätzlich am 24.12. und 31.12. frei
- Home-Office Ausstattung inklusive ergonomischer Büromöbel
- Eigene Akademie mit stetig wachsendem Schulungsangebot
- Betriebliche Altersvorsorge und weltweite 24/7 Unfallversicherung
- Mitarbeiterrabatte und Corporate Benefits Angebote
- UND: Dein flexibler Benefit (ÖPNV-Zuschuss, JobRad, Wellhub, Kita-Zuschuss, oder betriebliche Krankenversicherung) inklusive Arbeitgeberzuschuss
Neugierig geworden? Dann bewirb dich jetzt online - das geht einfach und schnell.
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Lisa Sperzel
HR Talent Acquisition Partner
#LI-LMS
Wir freuen uns auf deine Bewerbung!
- Flexibilität: Hybrid
- Vertragsart: Unbefristet
- Arbeitszeit: Vollzeit / vollzeitnah
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