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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Analysiere Daten, erstelle Statistiken und entwickle Machine Learning Modelle.
- Arbeitgeber: FERCHAU ist ein innovatives Unternehmen in der Automobilindustrie mit spannenden Projekten.
- Mitarbeitervorteile: Unbefristeter Vertrag, flexible Arbeitszeiten und Teamevents für Spaß und Networking.
- Warum dieser Job: Wachse in einem kreativen Umfeld und bringe deine Ideen aktiv ein.
- Gewünschte Qualifikationen: Studium in Informatik oder verwandten Bereichen und erste Erfahrung in Data Science.
- Andere Informationen: Bewirb dich direkt online und starte deine Karriere bei uns!
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 43200 - 72000 € pro Jahr.
Du teilst unsere Leidenschaft für Innovationen und Technologien und willst dich den Herausforderungen der Zukunft stellen? Dann komm zu FERCHAU: als ambitionierte:r Kolleg:in, der:die wie wir Technologien auf die nächste Stufe bringen möchte. Wir realisieren spannende Projekte für namhafte OEMs und Zulieferer der Automobilindustrie und übernehmen Verantwortung für komplexe Entwicklungsprojekte. Du möchtest dein Potenzial vollständig entfalten können? Wir bieten dir eine Umgebung mit vielfältigen Aufgaben, neuen Herausforderungen und permanenten Chancen, in der du weiter wachsen und dein Profil schärfen kannst.
Das sind Deine Aufgaben in unserem Team:
- Du bist für die eigenständige Analyse und Aufbereitung von Daten verantwortlich.
- Erstellung von Statistiken, Dashboards und Reports sowie Sicherstellung der Datenqualität.
- Du konzeptionierst Analyse- und Prognosemodelle mittels Machine Learning.
- Weiterentwicklung der bestehenden Methoden und Verfahren im Rahmen der Datenanalyse.
- Du bereitest die Ergebnisse auf und visualisierst die Daten.
- Analyse und Umsetzung der Anforderungen.
Das erwartet dich bei uns:
- Unbefristeter Arbeitsvertrag.
- Flexibilität durch die Möglichkeit mobil zu Arbeiten.
- Fachliche und persönliche Weiterentwicklungsmöglichkeiten.
- Bei uns kannst Du eigene Ideen einbringen und aktiv mitgestalten.
- Echter Teamspirit und Leidenschaft für das was wir tun.
- Networking und einfach Spaß haben bei Teamevents, Weihnachtsfeiern oder Sommerfesten.
Dein Profil:
- Abgeschlossenes Studium der Fachrichtung Informatik, Medieninformatik, Statistik, Mathematik, Physik oder eine vergleichbare Qualifikation.
- Erste Berufserfahrung im Rahmen Data Science/Engineering.
- Fundierte Kenntnisse in Python und Jupyter Notebook, weitere Programmiererfahrung von Vorteil.
- Erfahrung in der Anwendung statistischer Methoden und Entwicklung von Algorithmen.
- Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse.
Lust auf die nächste Herausforderung? Dann sollten wir uns unbedingt kennenlernen! Am schnellsten geht es, wenn du dich direkt bewirbst - gerne online unter der Kennziffer JU79-66056-UL bei Frau Elisabeth Hueske. Lass uns gemeinsam das nächste Level nehmen und Technologien nach vorne bringen!
Data Scientist Automotive (m/w/d) Vollzeit | 89081 Ulm Arbeitgeber: H. GLAESER Nachf. GmbH
Kontaktperson:
H. GLAESER Nachf. GmbH HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Data Scientist Automotive (m/w/d) Vollzeit | 89081 Ulm
✨Tip Nummer 1
Nutze dein Netzwerk! Sprich mit Freunden oder Bekannten, die bereits in der Automobilindustrie arbeiten. Sie können dir wertvolle Einblicke geben und möglicherweise sogar eine Empfehlung aussprechen.
✨Tip Nummer 2
Informiere dich über aktuelle Trends und Technologien im Bereich Data Science und Automotive. Zeige in Gesprächen, dass du auf dem neuesten Stand bist und wie du diese Kenntnisse in die Projekte bei FERCHAU einbringen kannst.
✨Tip Nummer 3
Bereite dich auf technische Interviews vor, indem du häufige Fragen zu Machine Learning und Datenanalyse übst. Sei bereit, deine bisherigen Projekte und Erfahrungen detailliert zu erläutern und zu zeigen, wie du Probleme gelöst hast.
✨Tip Nummer 4
Zeige deine Leidenschaft für Innovationen! Bereite Beispiele vor, wie du in der Vergangenheit kreative Lösungen gefunden hast oder wie du neue Technologien genutzt hast, um Herausforderungen zu meistern.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Data Scientist Automotive (m/w/d) Vollzeit | 89081 Ulm
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Verstehe die Anforderungen: Lies die Stellenbeschreibung sorgfältig durch und achte auf die geforderten Qualifikationen und Erfahrungen. Stelle sicher, dass du alle relevanten Punkte in deiner Bewerbung ansprichst.
Individualisiere dein Anschreiben: Gestalte dein Anschreiben so, dass es deine Leidenschaft für Innovationen und Technologien widerspiegelt. Betone, wie deine Fähigkeiten und Erfahrungen zu den spezifischen Aufgaben des Data Scientist bei FERCHAU passen.
Hebe deine technischen Fähigkeiten hervor: Betone deine Kenntnisse in Python, Jupyter Notebook und statistischen Methoden. Füge konkrete Beispiele aus deiner bisherigen Berufserfahrung hinzu, um deine Fähigkeiten zu untermauern.
Prüfe deine Unterlagen: Bevor du deine Bewerbung einreichst, überprüfe alle Dokumente auf Vollständigkeit und Fehler. Achte darauf, dass dein Lebenslauf aktuell ist und alle relevanten Informationen enthält.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei H. GLAESER Nachf. GmbH vorbereitest
✨Verstehe die Branche
Informiere dich über aktuelle Trends und Herausforderungen in der Automobilindustrie. Zeige im Interview, dass du die Entwicklungen und Technologien, die für die Branche relevant sind, verstehst und wie du dazu beitragen kannst.
✨Bereite praktische Beispiele vor
Denke an konkrete Projekte oder Erfahrungen, die deine Fähigkeiten in der Datenanalyse und im Machine Learning demonstrieren. Sei bereit, diese Beispiele zu erläutern und zu zeigen, wie du Probleme gelöst hast.
✨Kenntnisse in Python betonen
Da fundierte Kenntnisse in Python gefordert sind, solltest du deine Erfahrungen mit dieser Programmiersprache hervorheben. Bereite dich darauf vor, technische Fragen zu beantworten oder sogar kleine Programmieraufgaben zu lösen.
✨Fragen stellen
Zeige dein Interesse am Unternehmen und der Position, indem du Fragen stellst. Frage nach den Projekten, an denen du arbeiten würdest, oder nach den Möglichkeiten zur fachlichen Weiterentwicklung innerhalb des Unternehmens.
