Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle statistische Modelle zur Nachfrageprognose und liefere wertvolle Einblicke für Geschäftsentscheidungen.
- Unternehmen: Agilent Technologies, ein innovatives Unternehmen mit vielfältigen Karrieremöglichkeiten.
- Vorteile: Vollzeitstelle mit Remote-Arbeitsoption und wettbewerbsfähigem Gehalt.
- Weitere Informationen: Dynamisches Umfeld mit Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung und Innovation.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Datenanalyse und verbessere die Kundenerfahrung durch präzise Prognosen.
- Qualifikationen: Erforderlich sind Kenntnisse in Datenwissenschaft, maschinellem Lernen und statistischer Analyse.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60750 - 74250 € pro Jahr.
Integrated Business Planning (IBP) bringt Forecasting und Planung in den Bereichen Marketing, Vertrieb, Finanzen, Beschaffung, Fertigung und Kundenservice in einen einheitlichen Prozess. Diese Integration gewährleistet die Abstimmung im gesamten Unternehmen, was zu überlegenen Kundenergebnissen führt. Als Demand Planning Data Scientist werden Sie statistische Modelle entwickeln und Erkenntnisse liefern, um Geschäftsentscheidungen im Zusammenhang mit der Nachfrageprognose zu leiten, die zuverlässige und genaue Signale für Bestands- und Lieferpläne bieten. Sie arbeiten eng mit einem IBP-Nachfrageplaner zusammen, um zuverlässige Prognosen zu erstellen, damit diese die Nachfragerückblicke koordinieren können. Diese Rollen werden in Zusammenarbeit entscheidend sein, um effektive Nachfrageschedules sicherzustellen, interne Prozesse zu optimieren und letztendlich das Kundenerlebnis zu verbessern.
Als Master-Level Demand Planning Data Scientist übernehmen Sie die Leitung des Teams, um die Zusammenarbeit mit Geschäftspartnern in den Bereichen Kommerz, Finanzen und globale Operationen sicherzustellen. Sie gewährleisten auch die Qualität der Datenmodelle und deren Aktualisierung für das Team.
Hauptaufgaben / Verantwortlichkeiten:
- Entwicklung statistischer Prognosen: Führen Sie die Entwicklung und Implementierung von prädiktiven Modellen zur Prognose von Produktbestellungen in verschiedenen geografischen Regionen an.
- Unterstützung der Nachfrageplaner bei der Ursachenanalyse: Untersuchen Sie wichtige Kennzahlen wie Prognosegenauigkeit, Verzerrung und Mehrwert, um zugrunde liegende Probleme zu identifizieren.
- Bewertung von IBP-Abweichungen: Arbeiten Sie mit Nachfrageplanern zusammen, um die Auswirkungen der Abweichungen des letzten Monats auf den aktuellen Plan zu verstehen.
- Generierung analytischer Erkenntnisse: Theoretisieren Sie potenzielle Erkenntnisse, entwerfen und führen Sie Experimente durch, um die Modellleistung zu validieren und die Prognosegenauigkeit zu verbessern.
- Kommunikation analytischer Gewinne: Erklären Sie die Vorteile der Produktionsverlagerung statistischer Modelle für Geschäftsbereiche, die die Ergebnisse analytischer Prozesse nutzen können.
- Erstellung und Validierung statistischer Modelle: Entwickeln Sie statistische Modelle, um Hypothesen zu testen und sicherzustellen, dass sie für den regelmäßigen Gebrauch produktiv gemacht werden können.
- Analyse großer Datensätze: Identifizieren Sie Trends, Muster und Erkenntnisse, die Geschäftsentscheidungen informieren.
- Modellierung komplexer organisatorischer Probleme: Verwenden Sie statistische, algorithmische, Mining- und Visualisierungstechniken, um Erkenntnisse zu gewinnen und Chancen innerhalb komplexer organisatorischer Herausforderungen zu identifizieren.
- Aufklärung über neue Ansätze: Informieren und schulen Sie die Organisation über innovative analytische Ansätze und Methoden.
- Identifizierung von Data Science-Möglichkeiten: Erkennen Sie Probleme, die von der Expertise eines Data Scientists profitieren würden.
- Strategische Datenempfehlungen: Geben Sie strategische Empfehlungen zur Datensammlung, -integration und -aufbewahrung ab, unter Berücksichtigung der geschäftlichen Anforderungen und bewährten Praktiken.
- Förderung von Innovation und Verbesserung: Bleiben Sie über die neuesten Entwicklungen in der Datenwissenschaft und im maschinellen Lernen informiert, um unsere Prognosefähigkeiten kontinuierlich zu verbessern.
Qualifikationen:
- Abschluss (Bachelor oder Master) in Datenwissenschaft, Statistik, Informatik oder einem verwandten Bereich.
- Typischerweise mindestens 10 Jahre Erfahrung in der Datenwissenschaft oder gleichwertige Berufserfahrung.
- Umfassende Kenntnisse in prädiktiver Modellierung, maschinellem Lernen und statistischer Analyse.
- Kenntnisse in Programmiersprachen wie Python, R oder SQL.
- Erfahrung mit Datenvisualisierungstools wie Tableau, Power BI, Qlik, Spotfire oder ähnlichem.
- Starke analytische und problemlösende Fähigkeiten mit der Fähigkeit, komplexe Daten zu interpretieren.
- Ausgezeichnete Kommunikationsfähigkeiten, sowohl schriftlich als auch mündlich, mit der Fähigkeit, technische Informationen an nicht-technische Stakeholder zu präsentieren.
- Fähigkeit, unabhängig und im Team in einem schnelllebigen Umfeld zu arbeiten.
- Starke Präsenz und Führungsqualitäten.
Bevorzugte Qualifikationen:
- Erfahrung in der Geschäftsplanung und Prognose in einem kommerziellen Umfeld.
- Vertrautheit mit Cloud-Plattformen wie AWS, Azure oder Google Cloud.
- Kenntnisse fortgeschrittener Techniken und Frameworks des maschinellen Lernens.
Diese Stelle hat einen Vollzeit-Wochenarbeitszeit. Es besteht die Möglichkeit, remote zu arbeiten. Unsere Gehaltsspannen werden durch Rolle, Niveau und Standort bestimmt. Innerhalb der Spanne wird das individuelle Gehalt durch den Arbeitsort und zusätzliche Faktoren, einschließlich berufsbezogener Fähigkeiten, Erfahrung und relevanter Ausbildung oder Schulung, bestimmt. Während des Einstellungsprozesses kann ein Recruiter weitere Informationen über die spezifische Gehaltsspanne für einen bevorzugten Standort mitteilen. Informationen zu Gehalt und Leistungen nach Land sind verfügbar unter: https://careers.agilent.com/locations. Agilent Technologies Inc. ist ein Arbeitgeber, der Chancengleichheit bietet. Qualifizierte Bewerber erhalten ohne Rücksicht auf Rasse, Farbe, Religion, Geschlecht, sexuelle Orientierung, Geschlechtsidentität, nationale Herkunft, geschützten Veteranenstatus, Behinderung oder andere geschützte Kategorien gemäß allen geltenden Gesetzen Berücksichtigung für eine Anstellung.
Reise erforderlich: 10% der Zeit
Schicht: Tag
Dauer: Kein Enddatum
Berufsbereich: Verwaltung
Demand Planning Data Scientist Lead Arbeitgeber: Agilent Technologies
Agilent ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern die Möglichkeit bietet, an der Spitze der digitalen Transformation in der Produktion zu arbeiten. Mit einem innovativen Arbeitsumfeld in der ausgezeichneten Global Lighthouse Factory in Waldbronn profitieren Mitarbeiter von einer offenen Unternehmenskultur, umfangreichen Weiterbildungsmöglichkeiten und der Chance, aktiv zur Verbesserung der Lebensqualität beizutragen. Hier wird Teamarbeit großgeschrieben, und jeder hat die Möglichkeit, seine Ideen einzubringen und die Zukunft des Smart Manufacturing mitzugestalten.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Demand Planning Data Scientist Lead 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 Agilent Technologies 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 Demand Planning Data Scientist Lead 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 Demand Planning Data Scientist Lead bei Agilent Technologies gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Agilent Technologies 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 Agilent Technologies entscheidend sein!
