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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Leite die Datenstrategie und implementiere maschinelles Lernen in einem dynamischen Team.
- Arbeitgeber: Wachsendes Tech-Unternehmen, das innovative Datenlösungen entwickelt.
- Mitarbeitervorteile: Hybrid-Arbeitsmodell, 30 Urlaubstage, Wettbewerbsfähiges Gehalt und Entwicklungsmöglichkeiten.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Datenwissenschaft und arbeite an spannenden Projekten.
- Gewünschte Qualifikationen: Erfahrung in Big Data, SQL, Python und Datenpipelines erforderlich.
- Andere Informationen: Mentoring-Möglichkeiten und ein unterstützendes Arbeitsumfeld.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 72000 - 84000 € pro Jahr.
Interessiert an der Führung datengestützter Innovationen in einer kollaborativen, wirkungsvollen Umgebung? Leidenschaftlich über maschinelles Lernen, Big Data und prädiktive Modellierung? Wir haben uns mit einem schnell wachsenden Tech-Unternehmen zusammengetan, das einen hochqualifizierten Data Scientist sucht, um die Datenstrategie, die Implementierung von maschinellem Lernen und die Entwicklung von Datenprodukten im gesamten Unternehmen voranzutreiben. Diese Rolle bietet die Möglichkeit, an großangelegten Datenlösungen zu arbeiten, ein wachsendes Team zu betreuen und Best Practices in der Datenwissenschaft und Analytik zu etablieren.
Woran Sie arbeiten werden:
- Führung der Datenwissenschafts- und Analytikstrategie, Förderung von Zusammenarbeit und Best Practices im Datenkapitel
- Verbesserung bestehender Datenanalyse- und Reportingstrukturen
- Entwurf und Optimierung von Datenpipelines mit Tools wie Apache Airflow, DAGster und DBT
- Arbeiten mit großen Datensätzen zur Verbesserung der Produktleistung und Entscheidungsfindung
- Festlegung von Best Practices für kosteneffektive, skalierbare Datenlösungen
- Mentoring und Anleitung von Datenanalysten und -wissenschaftlern innerhalb der Organisation
Ideale Erfahrung:
- Nachgewiesene Branchenerfahrung in Big Data, Data Warehousing und Datenprodukten
- Relevanter Hintergrund in LLMs, NLP und prädiktiver Modellierung (bevorzugt)
- Praktische Erfahrung mit SQL, Python, Spark, DuckDB, Snowflake und Metabase
- Expertise im Aufbau skalierbarer Datenpipelines und der Arbeit mit großen Datensätzen
- Kenntnis der Prinzipien des dienenden Führens in autonomen Produktteamumgebungen
Weitere wichtige Details:
- Hybride Rolle mit Sitz in Berlin
- Wettbewerbsfähiges Gehalt und Leistungspaket
- 30 Urlaubstage & Flexibilität beim Remote-Arbeiten
- Betriebliche Altersvorsorge, Wellness-Programme und Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung
Dies ist eine Gelegenheit, die Zukunft der Datenwissenschaft in einem zukunftsorientierten Unternehmen zu führen und zu gestalten. Wenn Sie interessiert sind oder mehr erfahren möchten, klicken Sie auf Bewerben oder wenden Sie sich an Ionut Roghina für weitere Details.
Data Science Manager Arbeitgeber: LinkedIn
Kontaktperson:
LinkedIn HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Data Science Manager
✨Netzwerken ist der Schlüssel
Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit Fachleuten aus der Data Science Community in Kontakt zu treten. Suche nach Gruppen oder Veranstaltungen, die sich auf Datenanalyse und maschinelles Lernen konzentrieren, um wertvolle Kontakte zu knüpfen.
✨Zeige deine Expertise
Erstelle ein Portfolio, das deine bisherigen Projekte im Bereich Data Science zeigt. Füge Beispiele für deine Arbeit mit großen Datensätzen, maschinellem Lernen und Datenpipelines hinzu, um potenzielle Arbeitgeber von deinen Fähigkeiten zu überzeugen.
✨Bleibe auf dem Laufenden
Informiere dich über die neuesten Trends und Technologien im Bereich Data Science. Abonniere relevante Blogs, Podcasts oder Webinare, um dein Wissen zu erweitern und in Vorstellungsgesprächen darüber sprechen zu können.
✨Bereite dich auf technische Interviews vor
Übe technische Fragen und Fallstudien, die häufig in Data Science Interviews gestellt werden. Konzentriere dich auf Themen wie SQL, Python und maschinelles Lernen, um sicherzustellen, dass du gut vorbereitet bist.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Data Science Manager
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Verstehe die Rolle: Lies die Stellenbeschreibung sorgfältig durch und achte auf die spezifischen Anforderungen und Verantwortlichkeiten. Überlege, wie deine Erfahrungen und Fähigkeiten zu den Erwartungen des Unternehmens passen.
Hebe relevante Erfahrungen hervor: Betone in deinem Lebenslauf und Anschreiben deine Erfahrungen mit großen Datenmengen, maschinellem Lernen und den genannten Technologien wie SQL, Python und Spark. Verwende konkrete Beispiele, um deine Erfolge zu untermauern.
Motivationsschreiben: Verfasse ein überzeugendes Motivationsschreiben, das deine Leidenschaft für Datenwissenschaft und Innovation zeigt. Erkläre, warum du an dieser Position interessiert bist und wie du zur Weiterentwicklung des Unternehmens beitragen kannst.
Prüfe deine Unterlagen: Bevor du deine Bewerbung einreichst, überprüfe alle Dokumente auf Vollständigkeit und Richtigkeit. Achte darauf, dass dein Lebenslauf aktuell ist und alle relevanten Informationen enthält.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei LinkedIn vorbereitest
✨Verstehe die Unternehmensziele
Informiere dich über die Mission und Vision des Unternehmens. Zeige im Interview, wie deine Erfahrungen und Fähigkeiten zur Erreichung dieser Ziele beitragen können.
✨Bereite konkrete Beispiele vor
Denke an spezifische Projekte oder Herausforderungen, die du in der Vergangenheit gemeistert hast. Sei bereit, diese zu erläutern und zu zeigen, wie sie deine Eignung für die Rolle als Data Science Manager unterstreichen.
✨Kenntnisse über relevante Technologien
Stelle sicher, dass du mit den in der Stellenbeschreibung genannten Tools und Technologien vertraut bist, wie SQL, Python und Apache Airflow. Bereite dich darauf vor, Fragen zu diesen Technologien zu beantworten oder sogar praktische Beispiele zu geben.
✨Fokus auf Teamführung
Da die Rolle auch Mentoring umfasst, sei bereit, über deine Erfahrungen in der Führung von Teams zu sprechen. Betone deine Fähigkeit, eine kollaborative Umgebung zu schaffen und andere zu inspirieren.
