DatenerkundungMaßgebliche Rolle bei der ImmobilienbewertungAls Datenerkundungsmitarbeiter übernimmst du eine maßgebliche Rolle bei der Extraktion, Analyse und Weiterverarbeitung von Immobiliendaten in unsere Bewertungsmodell-Pipeline.Datenbearbeitung & PipelinemanagementKonzeption und Pflege effizienter Daten- und Modellpipelines in R zur Sicherstellung einer robusten Erfassung, Bereinigung, Transformation und Analyse von Immobiliendaten.Entwicklung von qualitativ hochwertigem, reproduzierbarem Code unter Anwendung kollaborativer Softwareentwicklungsstandards in GitLab-basierten DEV-TEST-PROD-Umgebungen.Implementierung und Durchführung von Modellvalidierungsverfahren, einschließlich Code-Review und Ergebnisanalyse im Abgleich mit historischen Immobilienpreistrends.Umfassende Dokumentation von Systemarchitekturen und Workflows zur Gewährleistung von Transparenz, Nachvollziehbarkeit, Wartbarkeit und Skalierbarkeit der Modellierungsprozesse.Analyse, Fehlersuche und Leistungsoptimierung von Daten- und Modellpipelines mit Fokus auf die Behebung methodischer und rechentechnischer Engpässe.Datenvisualisierung & AnalyseDurchführung explorativer und statistischer Datenanalysen zur Generierung neuer Erkenntnisse.Erstellung interaktiver Dashboards und Visualisierungen für unsere datengetriebenen Produkte für den österreichischen Immobilienmarkt.Zielgruppengerechte Aufbereitung und Visualisierung von Analyseergebnissen – vom Fachteam bis zur Geschäftsführung.Kommunikation & ProjektverantwortungEigenverantwortliche Durchführung von (Teil-)Projekten - von der Konzeption bis zur Umsetzung.Präsentation komplexer technischer Inhalte und Analyseergebnisse gegenüber internen Stakeholdern und externen Partnern.Vermittlungsfunktion zwischen Fachabteilungen, Entwickler:innen und Kund:innen zur erfolgreichen Umsetzung datenbasierter Lösungen.Das Profil:Ein abgeschlossenes Masterstudium in Data Science, Informatik, Ökonometrie oder Raumplanung, Statistik, Mathematik.Freude an Immobiliendaten und Programmieren mit R.Berufserfahrung in der Anwendung von Data-Science-Methoden, idealerweise im Umfeld von Ökonometrie oder angewandter Statistik.Fundierte Kenntnisse in R (dplyr, ggplot2, etc.), Git, SQL oder PostgreSQL.Eigene Verantwortung, strukturierte und lösungsorientierte Arbeitsweise.Sehr gute Englischkenntnisse oder Deutschkenntnisse.Freude an interdisziplinären, praxisnahen pragmatischen Lösungen.