Auf einen Blick
- Aufgaben: Implementiere datengetriebene Lösungen und arbeite mit einem kreativen Team zusammen.
- Unternehmen: Innovatives Unternehmen in München mit Fokus auf KI und Datenwissenschaft.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, flexible Arbeitszeiten und Weiterbildungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Dynamisches Umfeld mit vielen Möglichkeiten zur persönlichen und beruflichen Entwicklung.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Datenwissenschaft und arbeite an spannenden Projekten.
- Qualifikationen: Studium in Mathematik, Informatik oder verwandten Bereichen erforderlich.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 54000 - 78000 € pro Jahr.
Als unser nächster Data Scientist (F/M/X) in unserem Münchener Büro kümmern Sie sich um die Implementierung datengestützter Lösungen zusammen mit anderen Data Scientists, Data Engineers und dem technischen Team des Kunden:
- Implementierung von Machbarkeitsstudien in KI, Data Science und maschinellem Lernen
- Datenaufbereitung, Modellimplementierung und Entwicklung von produktionsfähigem, qualitativ hochwertigem Code in Python sind Ihr tägliches Geschäft
- Enge Zusammenarbeit mit Ihren Teamkollegen bei der Konzeption von Data Science- und KI-Lösungen für unsere Kunden
- Unterstützung bei Workshops mit dem Team des Kunden
- Sie werden in verschiedenen Branchen an verschiedenen Data Science- und KI-Anwendungsfällen arbeiten
Fähigkeiten und Erfahrungen
- Sie haben einen Bildungshintergrund im Bereich Mathematik, Informatik, Data Science, Statistik oder ähnlichem
- Kenntnisse in der Implementierung von maschinellen Lernpipelines in Python oder R mit Kenntnissen der jeweiligen Bibliotheken (caret, dplyr, tidyverse oder scikit-learn, pandas, numpy usw.) sind erforderlich
- Solides Verständnis von Statistik und Mathematik
- Erfahrung in der Arbeit an GenAI-bezogenen Projekten (z.B. mit langchain, chainlit, RAG, LLMs)
- Wünschenswert: Erfahrung mit cloudbasierten Umgebungen oder fortschrittlichen Technologien wie Spark, Tensorflow oder Keras
- Motivation und Leidenschaft für das Lernen neuer Dinge und das Verfeinern Ihrer Fähigkeiten
- Sie sprechen fließend Deutsch und Englisch
Data Scientist (F/M/X) Arbeitgeber: Acuity Analytics
Als Arbeitgeber in München bieten wir Ihnen die Möglichkeit, in einem dynamischen und innovativen Umfeld zu arbeiten, das auf Teamarbeit und kontinuierliches Lernen setzt. Unsere Unternehmenskultur fördert den Austausch von Ideen und die Zusammenarbeit mit Experten aus verschiedenen Bereichen, während wir Ihnen durch gezielte Weiterbildungsangebote und spannende Projekte in der Datenwissenschaft und KI helfen, Ihre Karriere voranzutreiben. Genießen Sie die Vorteile eines modernen Arbeitsplatzes in einer lebendigen Stadt, die sowohl berufliche als auch persönliche Entwicklung unterstützt.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Data Scientist (F/M/X) erhalten könnten
✨Tipp Nummer 1
Netzwerken ist der Schlüssel! Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit anderen Data Scientists und Fachleuten in Kontakt zu treten. Teile deine Projekte und Erfahrungen, um sichtbar zu werden und vielleicht sogar Empfehlungen zu erhalten.
✨Tipp Nummer 2
Bereite dich auf technische Interviews vor! Übe typische Fragen zu Machine Learning und Python, damit du im Gespräch glänzen kannst. Wir empfehlen, Mock-Interviews mit Freunden oder Kollegen durchzuführen, um dein Selbstvertrauen zu stärken.
✨Tipp Nummer 3
Zeige deine Leidenschaft für Daten! Sprich über deine bisherigen Projekte und was du dabei gelernt hast. Arbeitgeber suchen nach Menschen, die nicht nur die technischen Fähigkeiten haben, sondern auch eine echte Begeisterung für das Thema mitbringen.
✨Tipp Nummer 4
Bewirb dich direkt über unsere Website! So hast du die besten Chancen, gesehen zu werden. Wir freuen uns darauf, talentierte Data Scientists wie dich in unserem Team willkommen zu heißen!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Data Scientist (F/M/X) mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Mach deine Bewerbung persönlich:Zeig uns, wer du wirklich bist! Verwende eine freundliche und authentische Sprache, um deine Persönlichkeit in deiner Bewerbung zum Ausdruck zu bringen. Das hilft uns, dich besser kennenzulernen.
Betone deine relevanten Fähigkeiten:Stell sicher, dass du deine Kenntnisse in Python, Machine Learning und Statistik klar hervorhebst. Zeig uns, wie deine Erfahrungen mit den Tools und Technologien, die wir verwenden, zu unseren Projekten passen.
Sei konkret bei deinen Projekten:Erzähle uns von konkreten Projekten, an denen du gearbeitet hast. Welche Herausforderungen hast du gemeistert? Welche Ergebnisse hast du erzielt? Das gibt uns einen besseren Einblick in deine Fähigkeiten.
Bewirb dich über unsere Website:Wir empfehlen dir, deine Bewerbung direkt über unsere Website einzureichen. So stellst du sicher, dass sie schnell und unkompliziert bei uns ankommt. Wir freuen uns auf deine Unterlagen!
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Acuity Analytics vorbereitet
✨Mach dich mit den Technologien vertraut
Stelle sicher, dass du die relevanten Technologien und Tools, die in der Stellenbeschreibung erwähnt werden, gut verstehst. Wenn du Erfahrung mit Python, R oder spezifischen Bibliotheken wie scikit-learn oder pandas hast, bereite Beispiele vor, die deine Fähigkeiten demonstrieren.
✨Bereite konkrete Projekte vor
Überlege dir einige Projekte, an denen du gearbeitet hast, die deine Fähigkeiten in der Datenwissenschaft und KI zeigen. Sei bereit, über die Herausforderungen zu sprechen, die du gemeistert hast, und wie du Lösungen implementiert hast. Das zeigt dein praktisches Wissen und deine Problemlösungsfähigkeiten.
✨Teamarbeit betonen
Da enge Zusammenarbeit mit anderen Teammitgliedern wichtig ist, solltest du Beispiele für erfolgreiche Teamprojekte parat haben. Erkläre, wie du zur Teamdynamik beigetragen hast und welche Rolle du in der Zusammenarbeit gespielt hast.
✨Fragen vorbereiten
Bereite einige Fragen vor, die du dem Interviewer stellen kannst. Das zeigt dein Interesse an der Position und dem Unternehmen. Frage nach den aktuellen Projekten im Bereich GenAI oder wie das Team die neuesten Technologien integriert. So zeigst du, dass du proaktiv und engagiert bist.
