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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und manage Daten- und Analysetools für verschiedene Geschäftsbereiche.
- Arbeitgeber: Werde Teil eines innovativen Teams im Bereich Life Science Analytics.
- Mitarbeitervorteile: Flexible Arbeitszeiten, Remote-Optionen und spannende Projekte warten auf dich.
- Warum dieser Job: Löse reale Herausforderungen und arbeite an der Schnittstelle von Wissenschaft und Technologie.
- Gewünschte Qualifikationen: Master-Abschluss in Mathematik, Naturwissenschaften oder Informatik erforderlich.
- Andere Informationen: Möglichkeit zur Teilnahme an Konferenzen und zur Mitgestaltung von Open-Source-Projekten.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 43000 - 67000 € pro Jahr.
Ihre Rolle: Sie werden dem Data Science for Life Science-Team beitreten, das Teil des Life Science Analytics Center of Excellence ist. Wir entwickeln Datenwissenschaftslösungen, um maschinelles Lernen und Optimierungsprojekte in allen Geschäftsbereichen voranzutreiben, z.B. F&E, Lieferkette, Vertrieb und andere. Der Data Scientist wird erwartet, eine aktive Rolle bei der Ideenfindung, Entwicklung und Verwaltung unserer Daten- und Analysetools zu spielen. Dazu gehören Aufgaben wie Stakeholder-Management, Präsentation von Ergebnissen, Implementierung von Arbeitspaketen für das Projektteam und Implementierung von Algorithmen. Sie werden sowohl unabhängig als auch in kleinen Projektteams zusammenarbeiten, um die bestmöglichen Ergebnisse für unsere Stakeholder zu erzielen. Darüber hinaus helfen Sie unseren internen Kunden, die Ergebnisse zu verstehen und umzusetzen. In Zusammenarbeit mit unseren Machine Learning Engineers, Data Scientists, Geschäftspartnern, Produktverantwortlichen und Datenverwaltern werden Sie täglich die Möglichkeit haben, sich weiterzuentwickeln. Wenn Sie an realen Herausforderungen interessiert sind und die Komplexität der Übersetzung von Geschäftsproblemen in mathematische/statistische Probleme verstehen möchten, kommen Sie zu uns! Unser leistungsstarkes Team treibt innovationsgetriebene Datenwissenschaft im gesamten Unternehmen voran. Wir präsentieren auf internen und externen Konferenzen, tragen zur Open-Source-Community bei und veröffentlichen Patente für unsere Innovationen.
Wer Sie sind: Master-Abschluss in Mathematik, Naturwissenschaften, Informatik, Ingenieurwesen oder einem verwandten quantitativen Bereich mit ausgezeichnetem Verständnis von Mathematik, Statistik und deren praktischer Anwendung. Grundlegende Kenntnisse in Biologie und Chemie sind unerlässlich. Starke Fähigkeiten in maschinellem Lernen, Statistik und prädiktiver Modellierung. Programmierkenntnisse, z.B. Python, Spark, SQL sind unerlässlich. Erfahrung im Projektmanagement wird als Vorteil angesehen. Vertrautheit mit git-basierten Versionskontroll-Workflows ist ein Plus.
Data Scientist (all genders) Arbeitgeber: Merck Gruppe
Kontaktperson:
Merck Gruppe HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Data Scientist (all genders)
✨Tip Nummer 1
Netzwerke sind entscheidend! Suche nach Veranstaltungen oder Meetups, die sich auf Data Science und Life Sciences konzentrieren. Dort kannst du wertvolle Kontakte knüpfen und möglicherweise sogar Insider-Informationen über offene Stellen bei uns erhalten.
✨Tip Nummer 2
Nutze LinkedIn aktiv! Folge unserem Unternehmen und interagiere mit unseren Beiträgen. Zeige dein Interesse an Data Science und Life Sciences, indem du relevante Inhalte teilst oder kommentierst. So wirst du in der Community sichtbarer.
✨Tip Nummer 3
Bereite dich auf technische Interviews vor! Übe häufige Fragen zu Machine Learning, Statistik und Programmierung. Es kann hilfreich sein, an Projekten zu arbeiten, die deine Fähigkeiten demonstrieren, um diese im Gespräch hervorzuheben.
✨Tip Nummer 4
Zeige deine Leidenschaft für Innovation! Informiere dich über aktuelle Trends in der Datenwissenschaft und wie sie in der Lebenswissenschaft angewendet werden. Bereite Beispiele vor, wie du innovative Lösungen in früheren Projekten umgesetzt hast.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Data Scientist (all genders)
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Verstehe die Rolle: Lies die Stellenbeschreibung sorgfältig durch und achte auf die spezifischen Anforderungen und Aufgaben. Überlege, wie deine Erfahrungen und Fähigkeiten zu den Erwartungen des Unternehmens passen.
Hebe relevante Fähigkeiten hervor: Betone in deinem Lebenslauf und Anschreiben deine Kenntnisse in Mathematik, Statistik, maschinellem Lernen und Programmierung (z.B. Python, SQL). Zeige konkrete Beispiele, wie du diese Fähigkeiten in der Vergangenheit angewendet hast.
Präsentiere deine Projekte: Wenn du an relevanten Projekten gearbeitet hast, beschreibe diese detailliert. Erkläre, welche Methoden du verwendet hast, welche Ergebnisse erzielt wurden und wie du zur Lösung von Problemen beigetragen hast.
Motivationsschreiben: Verfasse ein überzeugendes Motivationsschreiben, in dem du erklärst, warum du dich für diese Position interessierst und was dich an der Arbeit im Bereich Data Science für Life Sciences reizt. Gehe darauf ein, wie du zur Innovationskraft des Unternehmens beitragen kannst.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Merck Gruppe vorbereitest
✨Verstehe die Rolle und das Team
Informiere dich gründlich über die Data Science for Life Science Abteilung und deren Projekte. Zeige im Interview, dass du die Bedeutung von Datenanalyse in verschiedenen Geschäftsbereichen verstehst und wie deine Fähigkeiten dazu beitragen können.
✨Bereite konkrete Beispiele vor
Denke an spezifische Projekte oder Erfahrungen, die deine Kenntnisse in Mathematik, Statistik und maschinellem Lernen demonstrieren. Sei bereit, diese Beispiele zu erläutern und zu zeigen, wie du Herausforderungen gemeistert hast.
✨Zeige deine Programmierkenntnisse
Stelle sicher, dass du deine Programmierfähigkeiten in Python, Spark und SQL hervorhebst. Bereite dich darauf vor, technische Fragen zu beantworten oder sogar kleine Coding-Aufgaben während des Interviews zu lösen.
✨Kommunikation ist der Schlüssel
Da du mit verschiedenen Stakeholdern zusammenarbeiten wirst, ist es wichtig, deine Kommunikationsfähigkeiten zu betonen. Übe, komplexe technische Konzepte einfach und verständlich zu erklären, um zu zeigen, dass du in der Lage bist, Ergebnisse effektiv zu präsentieren.
