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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Daten analysieren, Machine Learning-Modelle entwickeln und Business-Entscheidungen unterstützen.
- Arbeitgeber: Innovatives Unternehmen im Bereich KI und Datenanalyse mit einem dynamischen Team.
- Mitarbeitervorteile: Flexible Arbeitszeiten, Homeoffice-Möglichkeiten und spannende Projekte.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Technologie mit datengetriebenen Insights und lerne von Experten.
- Gewünschte Qualifikationen: Erfahrung in Deep Learning, Computer Vision und starken analytischen Fähigkeiten erforderlich.
- Andere Informationen: Möglichkeit zur Weiterbildung und Teilnahme an Konferenzen.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 43200 - 84000 € pro Jahr.
Verantwortlichkeiten:
- Daten bereinigen, analysieren und Insights ableiten.
- Machine Learning-Modelle entwickeln & optimieren.
- Features Engineering & Modell-Validierung durchführen.
- Business-Entscheidungen mit datengetriebenen Analysen unterstützen.
- Zusammenarbeit mit Fachabteilungen zur Ableitung von Erkenntnissen.
Must Have Requirements:
- Spezialisierung im Bereich Deep Learning & Computer Vision oder Generative AI & LLMs.
- Starke analytische Fähigkeiten & Problemlösungskompetenz.
- Erfahrung mit Deep Learning und Computer Vision Modellen.
- Erfahrung mit Datenanalyse & Machine Learning.
- Verständnis von Statistik & Wahrscheinlichkeitsrechnung.
- Erfahrung mit Datenvisualisierung & Reporting.
Nice to Have:
- Erfahrung mit NLP & Zeitreihenanalyse.
- Kenntnisse in Deep Learning (TensorFlow, PyTorch).
- MLOps & Automatisierung (CI/CD, ML Pipelines).
- Programmiersprachen wie R oder Julia.
Techstack:
- Programmiersprachen: Python, SQL.
- Datenbanken: PostgreSQL.
- Datenvisualisierung: Matplotlib, Seaborn, Dash.
- Machine Learning: Scikit-Learn, LightGBM, Pandas, NumPy, SciPy.
- Deep Learning & Computer Vision: OpenCV, Yolo, Pytorch, TensorFlow.
- Cloud-Technologien: Azure, AWS, Google Cloud.
(Senior) Data Scientist (m/w/d) Arbeitgeber: Hyand Group
Kontaktperson:
Hyand Group HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: (Senior) Data Scientist (m/w/d)
✨Tip Nummer 1
Nutze dein Netzwerk! Sprich mit ehemaligen Kollegen oder Kommilitonen, die bereits in der Branche arbeiten. Oftmals erfährt man über persönliche Kontakte von offenen Stellen, die nicht öffentlich ausgeschrieben sind.
✨Tip Nummer 2
Beteilige dich an relevanten Online-Communities und Foren, die sich mit Data Science, Deep Learning und Computer Vision beschäftigen. Dort kannst du wertvolle Einblicke gewinnen und möglicherweise sogar auf Jobangebote stoßen.
✨Tip Nummer 3
Präsentiere deine Projekte und Erfahrungen auf Plattformen wie GitHub oder Kaggle. Zeige potenziellen Arbeitgebern, dass du praktische Erfahrung hast und mit den geforderten Technologien vertraut bist.
✨Tip Nummer 4
Bereite dich auf technische Interviews vor, indem du häufige Fragen zu Machine Learning, Deep Learning und Datenanalyse übst. Vertraue auf deine analytischen Fähigkeiten und sei bereit, deine Problemlösungsansätze zu erläutern.
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 besonders auf die geforderten Fähigkeiten im Bereich Deep Learning, Computer Vision und Machine Learning. Stelle sicher, dass du diese Punkte in deinem Lebenslauf und Anschreiben ansprichst.
Hebe relevante Erfahrungen hervor: Betone deine Erfahrungen mit den spezifischen Technologien und Tools, die im Jobprofil genannt werden, wie Python, SQL, TensorFlow und PyTorch. Verwende konkrete Beispiele aus deiner bisherigen Arbeit, um deine Fähigkeiten zu untermauern.
Erstelle ein überzeugendes Anschreiben: Schreibe ein individuelles Anschreiben, das deine Motivation für die Position und dein Interesse an der Zusammenarbeit mit Fachabteilungen betont. Zeige auf, wie du datengetriebene Entscheidungen unterstützen kannst und welche Insights du ableiten möchtest.
Prüfe deine Unterlagen: Bevor du deine Bewerbung einreichst, überprüfe alle Dokumente auf Vollständigkeit und Fehler. Achte darauf, dass dein Lebenslauf aktuell ist und alle relevanten Informationen enthält, die für die Position wichtig sind.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Hyand Group vorbereitest
✨Bereite dich auf technische Fragen vor
Da die Position einen starken Fokus auf Deep Learning und Computer Vision hat, solltest du dich auf technische Fragen zu diesen Themen vorbereiten. Überlege dir Beispiele aus deiner bisherigen Erfahrung, die deine Fähigkeiten in diesen Bereichen demonstrieren.
✨Verstehe den Tech-Stack
Mach dich mit den spezifischen Tools und Technologien vertraut, die im Jobprofil erwähnt werden, wie Python, SQL, TensorFlow und PyTorch. Zeige während des Interviews, dass du diese Technologien beherrschst und bereit bist, sie anzuwenden.
✨Präsentiere deine Problemlösungsfähigkeiten
Bereite einige Beispiele vor, in denen du analytische Fähigkeiten und Problemlösungskompetenz unter Beweis gestellt hast. Dies könnte die Entwicklung eines Machine Learning-Modells oder die Analyse komplexer Datensätze umfassen.
✨Zeige Teamarbeit und Kommunikation
Da die Zusammenarbeit mit Fachabteilungen wichtig ist, solltest du Beispiele für erfolgreiche Teamprojekte oder interdisziplinäre Zusammenarbeit parat haben. Betone, wie du Erkenntnisse aus Datenanalysen kommuniziert hast, um Geschäftsentscheidungen zu unterstützen.
