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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Analysiere Waffensystemdaten und entwickle Python-Programme für Materiallogistik.
- Arbeitgeber: Wir sind ein führender technischer Dienstleister im Bereich Defence & Security.
- Mitarbeitervorteile: Flexible Arbeitszeiten, spannende Projekte und ein unterstützendes Team.
- Warum dieser Job: Werde Teil eines innovativen Teams und arbeite an wichtigen militärischen Analysen.
- Gewünschte Qualifikationen: Abgeschlossenes MINT-Studium und Erfahrung in Datenanalyse mit Python erforderlich.
- Andere Informationen: Intensive Einarbeitung und Unterstützung durch erfahrene Kolleg:innen.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 48000 - 84000 € pro Jahr.
Unser Geschäftsbereich Defence & Security ist ein anerkannter technischer Dienstleister auf nationaler und internationaler Ebene bei der Konzeption von Lösungen, der Begleitung von Analyse, Entwicklungs- und Realisierungsvorhaben sowie dem Betrieb von Systemen und der Bereitstellung von Serviceleistungen. Im Competence Center Data Analytics unterstützen wir unseren Kunden in den Bereichen Data Science und Advanced Analytics in allen Phasen des Produktlebenszyklus für komplexe militärische Systeme. Dabei bilden wir die komplette Analysepipeline vom Dateneingang bis zur Visualisierung der Ergebnisse ab.
Tätigkeit
- Sie verstärken unser Team in der Analyse von Waffensystemdaten mit Schwerpunkt Materiallogistik unter Anwendung von branchenüblichen und innovativen Data Science Methoden und Tools.
- Sie erstellen Verbrauchsanalysen, Prognosen von Materialpaketen für Sondereinsätze sowie Analysen von Ausfallverhalten und Instandhaltungskreisläufen im Kontext militärischer Systeme.
- Sie entwickeln stabile und wiederverwendbare Python Programme inkl. Dokumentation, die die Datenanalyse zu spezifischen Fragestellungen aus dem Themenumfeld sicherstellen.
- Sie sichten, visualisieren, bewerten, verknüpfen und bereinigen die verfügbaren Datenlieferungen, um eine konsistente Gesamtdatenlage sicherzustellen und integrieren Ihre Analysen in unsere Datenanalysepipeline.
- Sie bauen mit Unterstützung der internen Expert:innen ein tiefgehendes Datenverständnis auf, um Kundenanfragen qualitativ hochwertig bearbeiten zu können.
Voraussetzungen
- Sie verfügen über ein abgeschlossenes Studium im MINT-Bereich oder einer vergleichbaren analytischen Fachrichtung.
- Sie verfügen über einschlägige praktische Erfahrung in der Analyse und Visualisierung von Daten mit Python und insbesondere Pandas sowie dem zugehörigen Toolstack.
- Sie zeigen ein starkes Interesse an der tiefgehenden Analyse von logistischen Daten und den zugehörigen Prozessen im militärischen Umfeld.
- Sie verfügen idealerweise über fachliche Expertise in den Bereichen Data Engineering und Predictive Analytics.
- Eine strukturierte und eigenverantwortliche analytische Arbeitsweise sowie ein hohes Qualitätsbewusstsein und Teamorientierung sind für Sie selbstverständlich.
- Sie verfügen über sehr gute Deutschkenntnisse in Wort und Schrift.
Ziele
- Sie verstärken unser Datenanalyseteam und bringen Ihre Kenntnisse und Erfahrungen im Bereich Data Science in unsere laufende Projektarbeit ein.
- Gleichzeitig unterstützen unsere Kolleg:innen Sie insbesondere zu Beginn intensiv bei der fachlichen Einarbeitung in unsere Datenlandschaft.
Data Scientist Schwerpunkt Materiallogistik (m/w/d) Arbeitgeber: TN Germany
Kontaktperson:
TN Germany HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Data Scientist Schwerpunkt Materiallogistik (m/w/d)
✨Tip Nummer 1
Nutze dein Netzwerk! Sprich mit ehemaligen Kommilitonen oder Kollegen, die bereits in der Branche 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 Materiallogistik. Zeige in Gesprächen, dass du auf dem neuesten Stand bist und ein echtes Interesse an den Herausforderungen in diesem Bereich hast.
✨Tip Nummer 3
Bereite dich auf technische Interviews vor, indem du deine Kenntnisse in Python und Pandas auffrischst. Übe das Lösen von Datenanalyse-Problemen und sei bereit, deine Lösungsansätze zu erklären.
✨Tip Nummer 4
Zeige deine Teamfähigkeit! Bereite Beispiele vor, in denen du erfolgreich im Team gearbeitet hast, insbesondere in Projekten, die Datenanalyse oder logistische Herausforderungen beinhalteten. Das wird deine Eignung für die Position unterstreichen.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Data Scientist Schwerpunkt Materiallogistik (m/w/d)
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Stellenanzeige genau lesen: Nimm dir Zeit, die Stellenanzeige gründlich zu lesen. Achte auf die spezifischen Anforderungen und Aufgaben, die für die Position als Data Scientist im Bereich Materiallogistik wichtig sind.
Anpassung des Lebenslaufs: Gestalte deinen Lebenslauf so, dass er die relevanten Erfahrungen und Fähigkeiten hervorhebt, die in der Stellenanzeige gefordert werden, insbesondere deine Kenntnisse in Python, Datenanalyse und Visualisierung.
Motivationsschreiben verfassen: Schreibe ein überzeugendes Motivationsschreiben, in dem du erklärst, warum du dich für diese Position interessierst und wie deine bisherigen Erfahrungen und Fähigkeiten zur ausgeschriebenen Stelle passen.
Prüfung der Sprachkenntnisse: Da sehr gute Deutschkenntnisse gefordert sind, stelle sicher, dass du deine Sprachkenntnisse im Lebenslauf und Motivationsschreiben klar darstellst. Gegebenenfalls kannst du auch Beispiele für deine schriftlichen oder mündlichen Kommunikationsfähigkeiten anführen.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei TN Germany vorbereitest
✨Verstehe die Rolle und das Unternehmen
Informiere dich gründlich über die Aufgaben eines Data Scientists im Bereich Materiallogistik und die spezifischen Anforderungen des Unternehmens. Zeige, dass du die Mission und die Projekte des Unternehmens verstehst und wie deine Fähigkeiten dazu passen.
✨Bereite praktische Beispiele vor
Denke an konkrete Projekte oder Erfahrungen, in denen du Python und Pandas verwendet hast, um Daten zu analysieren oder zu visualisieren. Sei bereit, diese Beispiele während des Interviews zu erläutern und zu zeigen, wie du Herausforderungen gemeistert hast.
✨Fragen zur Datenanalyse stellen
Bereite einige Fragen vor, die du dem Interviewer stellen kannst, um mehr über die Datenlandschaft und die Herausforderungen im Unternehmen zu erfahren. Dies zeigt dein Interesse und deine proaktive Haltung.
✨Demonstriere Teamfähigkeit
Da Teamarbeit in dieser Rolle wichtig ist, sei bereit, Beispiele zu nennen, wie du in der Vergangenheit erfolgreich im Team gearbeitet hast. Betone deine Fähigkeit, mit anderen zusammenzuarbeiten und Wissen auszutauschen.
