Auf einen Blick
- Aufgaben: Leite die Entwicklung des SmartRisk-Engines und treibe datengestützte Entscheidungen voran.
- Unternehmen: A11, ein führendes B2B-Mobilitäts- und Zahlungsunternehmen in Europa.
- Vorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, flexible Arbeitszeiten und Entwicklungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Arbeiten in einem dynamischen Team mit großartigen Karrierechancen.
- Warum dieser Job: Gestalte innovative Lösungen und habe einen echten Einfluss auf die Branche.
- Qualifikationen: Master-Abschluss in Data Science oder verwandten Bereichen und 5 Jahre Erfahrung.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 64800 - 79200 € pro Jahr.
Lead Data Scientist at A11.
About the role A11 is seeking a Lead Data Scientist to spearhead the development of a new Smart Risk engine within the Credit & Risk department.
This role is crucial for enhancing the capabilities of one of Europe's premier B2B mobility and payment platforms, which operates in over 50 countries and has a rich history spanning more than 90 years.
- Location: Düsseldorf, Nordrhein-Westfalen Engagement: Full-time Team: Credit & Risk
- What you’ll do
- Take charge of the Smart Risk engine’s development and implementation.
- Collaborate with cross-functional teams to drive data-driven decision-making processes.
Requirements
- A Master’s degree or higher in Data Science, Statistics, Computer Science, or a related field.
- At least 5 years of experience in data science or a similar role.
- Proficiency in programming languages such as Python or R.
- Strong knowledge of machine learning algorithms and statistical modeling techniques.
- Experience with data visualization tools like Tableau or Power BI.
- Familiarity with cloud platforms such as AWS or Azure.
- Nice to have
- Experience in the financial or mobility sectors.
- Knowledge of big data technologies like Hadoop or Spark.
Skills & tools
- Python, R, SQL
- Machine learning frameworks (e. g., Tensor Flow, Scikit-learn)
- Data visualization tools (e. g., Tableau, Power BI)
- Cloud services (e. g., AWS, Azure)
- Practical notes
Candidates must be eligible to work in Germany.
Benefits
- competitive salary
- flexible working hours
- opportunities for professional development
- #J-18808-Ljbffr
Lead Data Scientist Arbeitgeber: A11
A11 ist ein hervorragender Arbeitgeber, der Ihnen die Möglichkeit bietet, in einem dynamischen und innovativen Umfeld zu arbeiten. Mit einem starken Fokus auf Mitarbeiterentwicklung und einer Kultur der Eigenverantwortung fördern wir Ihre Karriere durch enge Zusammenarbeit mit erfahrenen Gründern und führenden Marktexperten. Unsere Büros in Berlin bieten nicht nur eine inspirierende Arbeitsatmosphäre, sondern auch Zugang zu einem Netzwerk von Top-Investoren und die Chance, an der Spitze der digitalen Transformation im Supply Chain Management zu stehen.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Lead Data Scientist erhalten könntest
✨Wende dich an die richtigen Communities
Schau dir Online-Communities und Foren an, die sich um Data Science drehen, wie Kaggle oder GitHub. Engagiere dich dort aktiv, teile deine Projekte und lerne von anderen – das wird dir helfen, nicht nur einen Fuß in die Tür zu bekommen, sondern auch wertvolle Kontakte zu knüpfen.
✨Präsentiere deine Daten-Projekte
Baue ein Portfolio auf, das deine besten Projekte zeigt. Nutze Plattformen wie GitHub oder eine persönliche Webseite, um deine Arbeiten zu veröffentlichen. Arbeitgeber im Data Science-Bereich schauen oft direkt auf praktische Erfahrungen, also zeig, was du drauf hast!
✨Nimm an Meetups und Hackathons teil
Besuche lokale Data Science-Meetups oder nehme an Hackathons teil. Diese Veranstaltungen sind nicht nur super, um dein Wissen zu erweitern, sondern auch Gold wert für Networking. Du lernst Fachkollegen kennen und kannst auf Lockere Art und Weise Eventualjobs ergattern.
✨Direkte Bewerbungen über unsere Seite
Vergiss nicht, direkt auf unserer Website nach Stellenangeboten bei A11 zu schauen. Hier kannst du dich auf offene Datenwissenschaftsstellen bewerben und zeigst damit direktes Interesse, das viele Arbeitgeber schätzen!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Lead Data Scientist mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Lass deine Daten sprechen!:In einem Bereich wie Data Science ist es entscheidend, dass du deine praktischen Fähigkeiten präsentierst. Wenn du an Projekten gearbeitet hast, die deine Analysefähigkeiten oder dein Wissen über Machine Learning demonstrieren, teile sie in deinem Lebenslauf oder füge einen Link zu deinem GitHub-Portfolio bei. Die Daten, die du analysiert hast, und die Tools, die du verwendest, sollten klar hervorgehoben werden.
Ergebnisse quantifizieren!:Unterstütze deine Erfahrung mit quantifizierbaren Ergebnissen. Zeige, wie du durch deine Analysen oder Modelle zur Entscheidungsfindung beigetragen hast oder wie deine Berechnungen den Rohdaten neue Erkenntnisse entlockt haben. Arbeitgeber in der Data Science sind oft an konkreten Verbesserungen und Effizienzsteigerungen interessiert!
Erläutere deine Lernbereitschaft!:Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, zeige in deinem Anschreiben, dass du bereit bist, zu lernen und dich weiterzuentwickeln. Sprich über deine Neugier für neue Technologien oder Methoden im Data Science Bereich. Vielleicht hast du auch Kurse besucht oder Zertifikate erworben, die deine Begeisterung zeigen!
Die richtige technische Sprache!:Achte darauf, dass deine Bewerbung alle relevanten technischen Begriffe enthält, die in der Data Science gebräuchlich sind. Nenne spezifische Programmier- und Analysetools wie Python, R oder SQL, die du beherrschst. Dies macht es für die Rekrutierer einfacher, schnell zu erkennen, dass du für die Rolle als Lead Data Scientist bei A11 gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei A11 vorbereitet
✨Bereite deine technischen Skills vor
In einem Vorstellungsgespräch für eine Data-Science-Position wird oft dein Wissen über Tools wie Python, R oder SQL getestet. Mach dich mit gängigen Algorithmen und deren Einsatzmöglichkeiten vertraut, denn technische Fragen können schnell kommen. Lass uns sicherstellen, dass du in diesen Bereichen glänzt!
✨Verschaffe dir einen Überblick über Projekte
Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, ist es wichtig, dass du konkrete Erfahrungen und Projekte vorweisen kannst. Wenn du bereits an Data-Science-Projekten gearbeitet hast, sei bereit, diese in der Tiefe zu erläutern und zu diskutieren, wie du die Probleme gelöst hast. Dein Portfolio kann hier einen echten Unterschied machen!
✨Vorbereitung auf case studies
In Data-Science-Interviews sind case studies und praktische Probleme häufig Teil des Gesprächs. Übe, wie du strukturiert und logisch an solche Aufgaben herangehst. Arbeitgeber möchten sehen, wie du Daten analysierst und Lösungen entwickelst – bring also deine analytischen Fähigkeiten mit!
✨Zeige deine Leidenschaft für Daten
Mehr denn je geht es bei einer Vollzeitstelle darum, dass du nicht nur die Skills hast, sondern auch wirklich für das Feld brennst. Teile Anekdoten oder Erfahrungen, die zeigen, wie du zur Datenwissenschaft gekommen bist und was dich fasziniert. Diese Begeisterung kann für A11 entscheidend sein!
