Sydney

Senior Data Scientist

Original: Senior Data Scientist

Gehalt: unbekanntHybridSeniorData und Machine Learning

PythonSQLCI/CDDatabricks

Originalanzeige ↗Bewerben ↗Jobbörse des Unternehmens ↗Neue Jobs im Bereich Python auf Telegram folgen

Senior Data Scientist ist eine offene Stelle bei Shift, ein Softwareunternehmen aus der Branche Fintech und Zahlungsverkehr. Es ist eine Hybrid-Stelle (Standort: Sydney, Australien). Wir ordnen sie als eine Senior-Stelle im Bereich Data und Machine Learning ein. Technologien in der Anzeige: CI/CD, Databricks, Python und SQL. Auf dieser Website gibt es 8 offene Stellen von Shift, davon 7 in IT und Engineering.

Veröffentlicht heute · Zuletzt geprüft 2026-11-09

Über Shift

Fintech und Zahlungsverkehr Softwareprodukt-Unternehmen 8 offene Stellen, 88 % in IT und Engineering. Rollen mit den meisten offenen Stellen: Data und Machine Learning (3), DevOps / SRE / Plattform / Cloud (2), Finanzen und Recht (1).

Alle offenen Jobs bei Shift →

Ähnliche Jobs

Senior Machine Learning EngineerOriginal: Senior Machine Learning EngineerFaculty · SydneyHybrid Machine Learning EngineerOriginal: Machine Learning EngineerFaculty · Sydney | MelbourneHybrid Senior Data ScientistOriginal: Senior Data ScientistFaculty · Sydney | MelbourneHybrid Data ScientistOriginal: Data ScientistFaculty · Sydney | MelbourneHybrid Staff AI EngineerOriginal: Staff AI EngineerJobgether · AustraliaRemote AI EngineerOriginal: AI EngineerCreditorWatch · Sydney, New South Wales, Australia Datenspezialist/inOriginal: Data Specialist Monks · Melbourne Senior Data ScientistOriginal: Senior Data Scientisth2o.ai · Sydney, AustraliaHybrid

Jobs im Bereich Data und Machine Learning in Australien: 26 offen Alle offenen Jobs bei Shift →

Arbeitsort	Hybrid
Erfahrungsstufe	Senior
Rolle	Data und Machine Learning
Länder	Australien
Sprachen	PythonSQL
Beschäftigungsart	FullTime
Eckdaten	Stack: Python, SQL, CI/CD, Databricks

Die vollständige Beschreibung steht in der Originalanzeige. Labels werden automatisch gesetzt und können falsch sein. Über die Daten