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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und optimiere Datenanalysen und ML-Modelle für spannende Projekte.
- Arbeitgeber: Werde Teil eines globalen Unternehmens mit nachhaltiger Wachstumsstrategie.
- Mitarbeitervorteile: Genieße flexible Arbeitszeiten und ein kollegiales Umfeld.
- Warum dieser Job: Erlebe herausfordernde Aufgaben, die deine persönliche Entwicklung fördern.
- Gewünschte Qualifikationen: Studium in Mathematik, Informatik oder vergleichbar; Erfahrung in Data Science erforderlich.
- Andere Informationen: Bewerbungen bitte per E-Mail mit Lebenslauf und Zeugnissen senden.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 43200 - 72000 € pro Jahr.
Aufgaben:
- Ausbau und Weiterentwicklung der Analyseinstrumente und -methoden mit Ausrichtung auf die Anforderungen der Fachbereiche und Business Partner
- Analyse und Verknüpfung verschiedener Datenquellen und Bearbeitung großer Datenmengen
- Verwendung geeigneter Algorithmen zur Lösung von konkreten Fragestellungen in Proof-of-Concepts und Validierung mit Fachexperten
- Entwicklung und Optimierung von Data Analytics und ML Modellen in Piloten bis zur Produktion
- Implementierung von darauf basierenden Dashboards oder Reportings und aktive Schulung der Fachbereiche
Anforderungen:
- Erfolgreich abgeschlossenes Studium der Fachrichtungen Mathematik / Statistik / Informatik / Physik / Wirtschaftsinformatik oder eine vergleichbare Qualifikation
- Mehrjährige Berufserfahrung in der Analyse komplexer Datensätze und in Anwendung von Data Science, Data Mining, Optimierungs-Methoden
- Sehr gute Kenntnisse in SQL-Programmierung, Python oder R, Kenntnisse von Oracle und Datenmodellierung von Vorteil
- Erfahrungen in Visualisierung von Daten und Ergebnissen in Python/R sowie PowerPoint, Excel und Power BI
- Ausgeprägte Kommunikationsfähigkeit, analytisches und lösungsorientiertes Denkvermögen
- Erfahrungen im Projektmanagement und in der Beratung interner Stakeholder
- Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift
Unser Angebot:
- Ein spannendes und kollegiales Umfeld
- Vielseitige Möglichkeiten, Verantwortung zu übernehmen und in einer flachen Hierarchie selbständig zu arbeiten
- Herausfordernde Aufgaben, welche zur persönlichen Weiterentwicklung einladen
- Gleitende Arbeitszeiten
- Die Sicherheit eines gesunden, global agierenden Unternehmens mit nachhaltiger Wachstumsstrategie
Bitte richten Sie Ihre Bewerbung mit Angabe des Stellentitels und der Kziff. per E-Mail an.
Erforderliche Unterlagen: Lebenslauf, Zeugnisse / Qualifikationsnachweise
Für detaillierte Fragen zur ausgeschriebenen Position steht Ihnen Frau Carmen Lindgens unter der Telefonnummer 0203/51889228 gerne zur Verfügung.
Data Scientist (m/w/d) Arbeitgeber: University of Bremen
Kontaktperson:
University of Bremen HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Data Scientist (m/w/d)
✨Tip Nummer 1
Netzwerke sind entscheidend! Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit aktuellen oder ehemaligen Mitarbeitern von StudySmarter in Kontakt zu treten. Frage nach ihren Erfahrungen und Tipps für die Bewerbung als Data Scientist.
✨Tip Nummer 2
Bereite dich auf technische Interviews vor, indem du deine Kenntnisse in SQL, Python und R auffrischst. Übe das Lösen von Datenanalyse-Problemen und sei bereit, deine Lösungsansätze klar und verständlich zu erklären.
✨Tip Nummer 3
Informiere dich über aktuelle Trends im Bereich Data Science und Machine Learning. Zeige in Gesprächen, dass du nicht nur die Grundlagen beherrschst, sondern auch ein Interesse an neuen Technologien und Methoden hast.
✨Tip Nummer 4
Bereite einige Beispiele aus deiner bisherigen Berufserfahrung vor, die deine Fähigkeiten in der Datenanalyse und im Projektmanagement demonstrieren. Konkrete Erfolge und Herausforderungen, die du gemeistert hast, können einen bleibenden Eindruck hinterlassen.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Data Scientist (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, um sicherzustellen, dass du alle relevanten Informationen in deiner Bewerbung ansprichst.
Lebenslauf anpassen: Gestalte deinen Lebenslauf so, dass er die geforderten Qualifikationen und Erfahrungen widerspiegelt. Betone deine Kenntnisse in SQL, Python oder R sowie deine Erfahrungen in der Datenanalyse und im Projektmanagement.
Motivationsschreiben verfassen: Schreibe ein überzeugendes Motivationsschreiben, in dem du erklärst, warum du dich für die Position als Data Scientist interessierst und wie deine Fähigkeiten und Erfahrungen zur Weiterentwicklung der Analyseinstrumente beitragen können.
Dokumente überprüfen: Bevor du deine Bewerbung abschickst, überprüfe alle Dokumente auf Vollständigkeit und Richtigkeit. Achte darauf, dass dein Lebenslauf und das Motivationsschreiben fehlerfrei sind und alle geforderten Unterlagen enthalten sind.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei University of Bremen vorbereitest
✨Bereite dich auf technische Fragen vor
Da die Position eines Data Scientists umfangreiche Kenntnisse in SQL, Python oder R erfordert, solltest du dich auf technische Fragen zu diesen Themen vorbereiten. Übe das Lösen von Problemen und das Erklären deiner Ansätze, um deine Fähigkeiten zu demonstrieren.
✨Verstehe die Anforderungen der Fachbereiche
Informiere dich über die spezifischen Anforderungen der Fachbereiche, mit denen du zusammenarbeiten wirst. Zeige im Interview, dass du die Bedürfnisse der Stakeholder verstehst und wie deine Analysen ihnen helfen können, ihre Ziele zu erreichen.
✨Präsentiere deine bisherigen Projekte
Bereite eine kurze Präsentation deiner bisherigen Projekte vor, insbesondere solche, die relevante Erfahrungen in der Datenanalyse und -visualisierung zeigen. Dies gibt dir die Möglichkeit, deine praktischen Fähigkeiten und Erfolge zu demonstrieren.
✨Stelle Fragen zur Unternehmenskultur
Zeige Interesse an der Unternehmenskultur und den Arbeitsabläufen. Stelle Fragen dazu, wie das Team arbeitet und welche Tools verwendet werden. Dies zeigt dein Engagement und hilft dir, herauszufinden, ob das Unternehmen gut zu dir passt.
