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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Analysiere Daten und entwickle Machine Learning Modelle für spannende Projekte.
- Arbeitgeber: Ein führendes Unternehmen in der Pharmabranche mit innovativen Lösungen.
- Mitarbeitervorteile: Flexible Arbeitszeiten, Homeoffice-Möglichkeiten und tolle Team-Events.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Gesundheitsbranche und arbeite in einem dynamischen Team.
- Gewünschte Qualifikationen: Erforderlich sind Kenntnisse in Data Science und Erfahrung mit Machine Learning.
- Andere Informationen: Möglichkeit zur persönlichen und beruflichen Weiterentwicklung.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 54000 - 84000 € pro Jahr.
Als (Senior) Data Scientist (m/w/d) bist Du für die Versorgung der Stakeholder mit allen relevanten Informationen und Daten sowie für die Weiterentwicklung des Machine Learnings verantwortlich.
Kundendetails: Mein Kunde ist ein führendes Unternehmen in der Pharmabranche.
(Senior) Data Scientist (m/w/d) Arbeitgeber: Michael Page
Kontaktperson:
Michael Page HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: (Senior) Data Scientist (m/w/d)
✨Tip Nummer 1
Netzwerke in der Data Science Community sind entscheidend. Besuche Meetups oder Konferenzen, um Kontakte zu knüpfen und mehr über aktuelle Trends und Technologien zu erfahren, die für die Position relevant sind.
✨Tip Nummer 2
Stelle sicher, dass Du Deine Kenntnisse in Machine Learning und Datenanalyse auf dem neuesten Stand hältst. Nutze Online-Kurse oder Webinare, um spezifische Fähigkeiten zu vertiefen, die in der Pharmabranche besonders gefragt sind.
✨Tip Nummer 3
Bereite Dich darauf vor, Deine bisherigen Projekte und deren Ergebnisse klar und prägnant zu präsentieren. Zeige, wie Deine Arbeit den Stakeholdern geholfen hat, informierte Entscheidungen zu treffen.
✨Tip Nummer 4
Informiere Dich über das Unternehmen und dessen Produkte. Ein tiefes Verständnis der Branche und der spezifischen Herausforderungen, mit denen das Unternehmen konfrontiert ist, wird Dir helfen, während des Interviews relevante Fragen zu stellen und Deine Eignung zu unterstreichen.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: (Senior) Data Scientist (m/w/d)
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Verstehe die Anforderungen: Lies die Stellenbeschreibung sorgfältig durch und achte auf spezifische Anforderungen und Qualifikationen, die für die Position als (Senior) Data Scientist wichtig sind. Notiere dir Schlüsselbegriffe, die du in deiner Bewerbung verwenden kannst.
Hebe relevante Erfahrungen hervor: Betone in deinem Lebenslauf und Anschreiben deine Erfahrungen im Bereich Data Science, insbesondere im Umgang mit Machine Learning. Verwende konkrete Beispiele, um deine Fähigkeiten zu demonstrieren.
Motivationsschreiben: Verfasse ein überzeugendes Motivationsschreiben, in dem du erklärst, warum du dich für diese Position interessierst und wie du zur Weiterentwicklung des Unternehmens beitragen kannst. Zeige deine Leidenschaft für Daten und deren Analyse.
Prüfe deine Unterlagen: Bevor du deine Bewerbung einreichst, überprüfe alle Dokumente auf Rechtschreibfehler und Vollständigkeit. Achte darauf, dass dein Lebenslauf aktuell ist und alle relevanten Informationen enthält.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Michael Page vorbereitest
✨Verstehe die Branche
Informiere dich über die Pharmabranche und die spezifischen Herausforderungen, mit denen Unternehmen in diesem Sektor konfrontiert sind. Zeige im Interview, dass du die Bedeutung von Datenanalyse und Machine Learning in der Pharmaindustrie verstehst.
✨Bereite konkrete Beispiele vor
Sei bereit, konkrete Projekte oder Erfahrungen zu teilen, bei denen du Machine Learning erfolgreich eingesetzt hast. Erkläre die Methoden, die du verwendet hast, und die Ergebnisse, die du erzielt hast, um deine Fähigkeiten zu demonstrieren.
✨Fragen stellen
Bereite einige durchdachte Fragen vor, die du dem Interviewer stellen kannst. Dies zeigt dein Interesse an der Position und hilft dir, mehr über die Erwartungen und Ziele des Unternehmens zu erfahren.
✨Technische Fähigkeiten betonen
Stelle sicher, dass du deine technischen Fähigkeiten in Programmiersprachen wie Python oder R sowie deine Erfahrung mit Datenbanken und Machine Learning-Frameworks hervorhebst. Sei bereit, technische Fragen zu beantworten oder sogar praktische Aufgaben zu lösen.
