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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle innovative Preisempfehlungs-Tools und führe Datenanalysen durch.
- Arbeitgeber: Werde Teil eines dynamischen Teams in einem führenden Unternehmen der Telekommunikationsbranche.
- Mitarbeitervorteile: Genieße flexible Arbeitszeiten, Homeoffice-Möglichkeiten und spannende Corporate Benefits.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft des Pricing mit modernster Technologie und KI-Innovationen.
- Gewünschte Qualifikationen: Erforderlich sind Kenntnisse in Python, ML-Ansätzen und Datenvisualisierungstools.
- Andere Informationen: E2E-Verantwortung für strategische Data-Science-Projekte erwartet dich.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 54000 - 84000 € pro Jahr.
Als Data Scientist (m / w / d) designst und entwickelst du in einem dynamischen Team die Price Recommendation Engine (pricing econometric methods). Deine Zielsetzung sind Preis- und Handlungsempfehlungen auf Kundenebene für den Vertrieb. Dafür sollen aus den Bestandsdaten-führenden Systemen (Mobilfunk-, TK- und IT-Produktwelten) Datenmodelle erstellt und miteinander verknüpft werden.
Für die Anwender muss die Integration im Pricing / CRM Tool sowie die Visualisierung von Dashboards erfolgen. Du entwickelst Auswerte- und Steuerungstools für unterschiedliche Datenquellen zur Bereitstellung erforderlicher Datensätze. Du führst Datenanalysen durch und integrierst die Ergebnisse in bestehende Lösungen und Geschäftsprozesse. Du ermittelst Muster, Vorhersagemodelle und kümmerst dich um die Evaluation und Nutzbarmachung neuer KI-Innovationstrends. Du erstellst Cost-Cases und techno-ökonomische Bewertungen. Du trägst E2E-Verantwortung für strategisch ausgerichtete Data-Science-Projekte. Du übernimmst Aufgaben aus dem Bereich Data- und Softwareengineering.
Wir wünschen uns von dir:
- Sehr gute Kenntnisse der relevanten Data-Science Tools (Python, scikit-learn, Spark oder ähnliche).
- Nachgewiesene praktische Erfahrung im Kontext von Data Science Projekten.
- Sehr gute Kenntnisse der ML-Ansätze im Bereich Kundensegmentierung und Pricing.
- Sehr gute Kenntnisse in der Datenvisualisierung und -kommunikation, einschließlich Tools wie Tableau, Power BI oder ähnliche.
- Hervorragende Kenntnisse in komplexen Big Data Architekturen.
- Sehr gute Erfahrungen in klassischen und agilen Kooperationsformen.
Senior Data Scientist (m / w / d) Pricing, Finance & Steering Arbeitgeber: Deutsche Telekom Geschäftskunden GmbH
Kontaktperson:
Deutsche Telekom Geschäftskunden GmbH HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Senior Data Scientist (m / w / d) Pricing, Finance & Steering
✨Tip Nummer 1
Netzwerke sind entscheidend! Nutze Plattformen wie LinkedIn, um dich mit anderen Data Scientists und Fachleuten aus der Branche zu vernetzen. Engagiere dich in relevanten Gruppen und Diskussionsforen, um dein Wissen zu erweitern und potenzielle Kontakte zu knüpfen.
✨Tip Nummer 2
Halte Ausschau nach Meetups oder Konferenzen im Bereich Data Science und KI. Diese Veranstaltungen bieten nicht nur wertvolle Einblicke in aktuelle Trends, sondern auch die Möglichkeit, direkt mit Unternehmen wie uns in Kontakt zu treten und dein Interesse an der Position zu zeigen.
✨Tip Nummer 3
Zeige deine Fähigkeiten durch praktische Projekte! Erstelle ein Portfolio mit Projekten, die deine Kenntnisse in Python, Machine Learning und Datenvisualisierung demonstrieren. Dies kann dir helfen, dich von anderen Bewerbern abzuheben und deine praktischen Erfahrungen zu unterstreichen.
✨Tip Nummer 4
Informiere dich über die neuesten Trends in der Data Science und KI. Verfolge relevante Blogs, Podcasts und Fachartikel, um auf dem Laufenden zu bleiben. Dies zeigt nicht nur dein Engagement für das Feld, sondern gibt dir auch wertvolle Gesprächsstoffe für mögliche Interviews.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Senior Data Scientist (m / w / d) Pricing, Finance & Steering
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Verstehe die Anforderungen: Lies die Stellenbeschreibung sorgfältig durch und achte auf die geforderten Fähigkeiten und Erfahrungen. Stelle sicher, dass du alle relevanten Punkte in deiner Bewerbung ansprichst.
Hebe deine technischen Fähigkeiten hervor: Betone deine Kenntnisse in Data-Science-Tools wie Python, scikit-learn und Spark. Gib konkrete Beispiele für Projekte an, bei denen du diese Technologien erfolgreich eingesetzt hast.
Präsentiere deine Erfahrung mit Datenvisualisierung: Erwähne deine Erfahrungen mit Tools wie Tableau oder Power BI. Zeige, wie du komplexe Daten in verständliche Visualisierungen umgewandelt hast, um Entscheidungen zu unterstützen.
Zeige deine Projektmanagementfähigkeiten: Erkläre, wie du E2E-Verantwortung für Data-Science-Projekte übernommen hast. Betone deine Erfahrungen in klassischen und agilen Arbeitsmethoden, um deine Flexibilität und Teamfähigkeit zu demonstrieren.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Deutsche Telekom Geschäftskunden GmbH vorbereitest
✨Verstehe die Rolle und das Unternehmen
Informiere dich gründlich über die Position des Senior Data Scientist und die spezifischen Anforderungen. Verstehe, wie die Price Recommendation Engine funktioniert und welche Tools und Methoden in der Branche verwendet werden.
✨Bereite konkrete Beispiele vor
Sei bereit, konkrete Projekte oder Erfahrungen zu teilen, die deine Fähigkeiten in Python, scikit-learn oder Spark demonstrieren. Zeige, wie du erfolgreich Datenanalysen durchgeführt und Ergebnisse in bestehende Lösungen integriert hast.
✨Zeige deine Kommunikationsfähigkeiten
Da die Visualisierung von Daten und die Kommunikation der Ergebnisse wichtig sind, bereite dich darauf vor, wie du komplexe Daten verständlich präsentieren kannst. Nutze Beispiele von Tools wie Tableau oder Power BI, um deine Erfahrung zu untermauern.
✨Frage nach den nächsten Schritten
Am Ende des Interviews ist es wichtig, Interesse zu zeigen. Frage nach den nächsten Schritten im Auswahlprozess oder wie das Team zusammenarbeitet, um zu zeigen, dass du an einer langfristigen Zusammenarbeit interessiert bist.
