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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Gestalte und optimiere unsere Dateninfrastruktur für spannende Projekte.
- Arbeitgeber: Wir sind ein innovatives Unternehmen, das datengetriebene Lösungen bietet.
- Mitarbeitervorteile: Genieße flexible Arbeitszeiten und Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung.
- Warum dieser Job: Arbeite an coolen Technologien und bringe deine Ideen in einem kreativen Umfeld ein.
- Gewünschte Qualifikationen: Du solltest ein Studium in Informatik oder ähnlichem und 3 Jahre Erfahrung mitbringen.
- Andere Informationen: Freue dich auf ein dynamisches Team und spannende Herausforderungen.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 43200 - 72000 € pro Jahr.
Aufgaben
- Konzeption, Implementierung und Optimierung der Dateninfrastruktur für die Unternehmensgruppe
- Entwicklung von Lösungen zur Verarbeitung und Analyse strukturierter und unstrukturierter Daten zur Prozessoptimierung
- Systemseitige Integration von Machine Learning, Predictive Analytics, Data Mining für Prognosen und Entscheidungsmodellen
- Erstellung interaktiver Berichte und Dashboards zur Visualisierung komplexer Daten für die Stakeholder
- Identifikation und Umsetzung datengetriebener Lösungen zur Steigerung von Effizienz und Wettbewerbsfähigkeit
- Enge Zusammenarbeit mit den Fachbereichen zur Analyse datenbasierter Optimierungspotenziale
Qualifikationen
- Abgeschlossenes Studium in Informatik, Wirtschaftsinformatik, Mathematik oder eine vergleichbare Qualifikation
- Mindestens 3 Jahre Erfahrung in Data Engineering oder Data Science
- Fundierte Kenntnisse in AI, Datenmodellierung und Cloud-Migrationen
- Programmiererfahrung in Python, R, SQL oder PySpark
- Versiert im Umgang mit Datenbanken und Data-Warehouse-Technologien (z. B. SQL Server, PostgreSQL, Snowflake)
- Erfahrung in Datenvisualisierung (Tableau, Power BI, Qlik Sense) und Machine Learning
- Sichere Deutsch- und Englischkenntnisse
Zusätzliche Informationen
- Raum für eigenverantwortliches Arbeiten und kreative Ideen
- Möglichkeit der beruflichen Weiterentwicklung und Aufstiegsmöglichkeiten
Data Scientist / Data Engineer (m/w/d) (m/w/d) Arbeitgeber: Hays
Kontaktperson:
Hays HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Data Scientist / Data Engineer (m/w/d) (m/w/d)
✨Netzwerken ist der Schlüssel
Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit Fachleuten aus der Data Science und Data Engineering Community in Kontakt zu treten. Vernetze dich mit aktuellen Mitarbeitern von StudySmarter, um mehr über die Unternehmenskultur und offene Positionen zu erfahren.
✨Projekte und Portfolio
Erstelle ein Portfolio, das deine bisherigen Projekte im Bereich Data Science und Data Engineering zeigt. Zeige konkrete Beispiele für Datenanalysen, Machine Learning Modelle oder Dashboards, die du entwickelt hast, um deine praktischen Fähigkeiten zu demonstrieren.
✨Vorbereitung auf technische Interviews
Bereite dich auf technische Interviews vor, indem du häufige Fragen zu Datenstrukturen, Algorithmen und spezifischen Technologien wie Python oder SQL übst. Nutze Online-Ressourcen und Übungsplattformen, um dein Wissen aufzufrischen und deine Problemlösungsfähigkeiten zu verbessern.
✨Verstehe die Branche
Informiere dich über aktuelle Trends und Herausforderungen in der Datenanalyse und -verarbeitung. Zeige in Gesprächen, dass du die Branche verstehst und bereit bist, innovative Lösungen zur Effizienzsteigerung und Wettbewerbsfähigkeit zu entwickeln.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Data Scientist / Data Engineer (m/w/d) (m/w/d)
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 deinen Lebenslauf: Passe deinen Lebenslauf an die spezifischen Anforderungen der Stelle an. Hebe relevante Erfahrungen in Data Engineering oder Data Science hervor und betone deine Kenntnisse in den geforderten Programmiersprachen und Technologien.
Motivationsschreiben: Verfasse ein überzeugendes Motivationsschreiben, in dem du erklärst, warum du für diese Position geeignet bist. Gehe auf deine Erfahrungen mit Machine Learning, Datenvisualisierung und der Zusammenarbeit mit Fachbereichen ein.
Prüfe deine Unterlagen: Bevor du deine Bewerbung einreichst, überprüfe alle Dokumente auf Vollständigkeit und Fehler. Achte darauf, dass dein Deutsch und Englisch klar und professionell sind, da dies für die Kommunikation im Unternehmen wichtig ist.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Hays vorbereitest
✨Verstehe die Dateninfrastruktur
Informiere dich im Vorfeld über die bestehende Dateninfrastruktur des Unternehmens. Zeige im Interview, dass du die Herausforderungen und Möglichkeiten der Datenverarbeitung verstehst und wie du zur Optimierung beitragen kannst.
✨Präsentiere deine Projekte
Bereite konkrete Beispiele aus deiner bisherigen Berufserfahrung vor, in denen du erfolgreich Datenlösungen implementiert hast. Erkläre, welche Technologien du verwendet hast und welche Ergebnisse erzielt wurden.
✨Kenntnisse in Machine Learning betonen
Da Machine Learning ein wichtiger Bestandteil der Rolle ist, solltest du deine Erfahrungen und Kenntnisse in diesem Bereich hervorheben. Diskutiere spezifische Algorithmen oder Modelle, die du angewendet hast, und deren Auswirkungen auf die Entscheidungsfindung.
✨Fragen zur Zusammenarbeit stellen
Zeige Interesse an der interdisziplinären Zusammenarbeit mit anderen Fachbereichen. Stelle Fragen dazu, wie das Unternehmen die Zusammenarbeit fördert und wie du deine Fähigkeiten in diesem Kontext einbringen kannst.
