Advanced Technologies Architect

Advanced Technologies Architect

Waldbronn Vollzeit 60000 - 80000 € / Jahr (geschätzt) Homeoffice möglich
Agilent

Auf einen Blick

  • Aufgaben: Analysiere Daten und leite strategische Maßnahmen zur Verbesserung ab.
  • Unternehmen: Knuddels – ein soziales Netzwerk, das echte menschliche Nähe fördert.
  • Vorteile: 100% Remote Work, flexible Arbeitszeiten und umfangreiche Weiterbildungsmöglichkeiten.
  • Weitere Informationen: Offene Kultur, exzellente Ausstattung und Unterstützung für deine Gesundheit.
  • Warum dieser Job: Gestalte die Datenkultur und bringe Menschen näher zusammen.
  • Qualifikationen: Studium in Informatik oder verwandten Bereichen, starke analytische Fähigkeiten.

Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.

Wir bei Knuddels haben das Ziel, soziale Netzwerke wieder wirklich sozial zu machen – weg vom Konsumieren von Content, hin zu echter menschlicher Nähe. Bei Knuddels soll jeder 3 wichtige Menschen für sein echtes Leben finden. 100.000 Mitglieder erzeugen bei uns täglich Millionen von Events. Deine Aufgabe: Diese Daten nicht nur analysieren, sondern die richtigen Schlüsse daraus ziehen – und dafür sorgen, dass datenbasierte Erkenntnisse im ganzen Unternehmen ankommen und zu konkreten Verbesserungen führen.

Deine Aufgaben:

  • Hands‑on Datenanalyse & Data Science: Du analysierst unsere komplexen Daten und ziehst wertvolle Erkenntnisse mittels Data Mining, Clustering, Forecasting oder Recommendation Classification. Du stellst die Korrektheit unserer Daten in den verschiedenen Systemen sicher und etablierst Best Practices wie Code Reviews und Dokumentation.
  • Datengetriebene Entscheidungen ermöglichen: Du bereitest die Ergebnisse verständlich auf, leitest daraus konkrete strategische Maßnahmen ab und arbeitest eng mit Produktmanagement, Community Management und Geschäftsführung zusammen – als Sparringspartner auf Augenhöhe. Du verknüpfst quantitative Analysen mit dem qualitativen Feedback unserer Community, um fundierte Entscheidungen zu ermöglichen.
  • Teamführung & Datenkultur: Du übernimmst die fachliche und disziplinarische Führung eines kleinen Teams, förderst die Entwicklung deiner Kolleg:innen und baust den Bereich strukturell weiter auf. Gemeinsam mit der Geschäftsführung definierst du die langfristige Daten‑Strategie und etablierst eine echte Datenkultur im Unternehmen.

Was bieten wir dir?

  • Flexibilität, die sich Deinem Leben anpasst: Bis zu 100% Remote Work, Vertrauensarbeitszeit und die Option auf 10 unbezahlte "Flexi-Urlaubstage" zusätzlich zu 30 Tagen Urlaub.
  • Echter Zusammenhalt: Wir leben eine offene, respektvolle und kooperative Kultur, in der wir uns gegenseitig unterstützen.
  • Wachstum nach Deinen Vorstellungen: Nutze 10% Deiner Arbeitszeit für Weiterbildung und profitiere von unserem Coaching‑Pool, Inhouse‑Workshops und regelmäßigem Feedback.
  • Fokus auf unser eigenes Produkt (B2C): Du siehst unmittelbar, wie Dein Beitrag bei unserer Community ankommt und hilfst, Menschen näher zusammenzubringen.
  • Exzellente Ausstattung: Wir stellen Dir hervorragendes technisches Equipment. Wenn Du vollständig remote arbeitest, bezuschussen wir zusätzlich ein mobiles Klimagerät.
  • Büro in Top‑Lage (Karlsruhe): Mit kostenlosem Frühstücksbuffet, täglich frisch gekochtem Mittagessen, voll klimatisiert und riesiger Dachterrasse.
  • Wir möchten deine Gesundheit unterstützen: Zuschuss zum Fitnessstudio/Sportverein.

Ausbildung: Du hast ein Studium der Informatik, Mathematik, Statistik oder eine vergleichbare Qualifikation erfolgreich abgeschlossen.

Business‑Verständnis: Du kannst nicht nur Daten analysieren, sondern auch erklären und in praktischen Nutzen überführen. Du erkennst Muster, verstehst ihre geschäftlichen Implikationen und denkst in Lösungen für das Produkt – nicht nur in Algorithmen.

Kommunikationsstärke: Du vermittelst komplexe Zusammenhänge verständlich an Nicht‑Techniker und trittst souverän auf – auch wenn du bestehende Annahmen mit Daten in Frage stellen musst.

Führungspotenzial: Du hast Lust, Verantwortung zu übernehmen – ob als Mentor:in, in der Projektleitung oder durch fachliche Anleitung. Formale Führungserfahrung ist ein Plus, aber kein Muss. Entscheidend ist, dass du ein Team motivieren und weiterentwickeln willst.

Analytische Stärke: Du hast eine schnelle Auffassungsgabe, arbeitest strukturiert und hast Freude an der Analyse großer Datenmengen – strukturiert wie unstrukturiert.

KI‑Mindset: Du begreifst KI (z. B. LLMs, Copilots) als festen Bestandteil moderner Arbeit. Du nutzt entsprechende Tools routiniert und hast Ideen, wie wir KI auch für unsere Datenanalysen oder das Produkt gewinnbringend einsetzen können.

Tech‑Stack: Starke Kenntnisse in SQL und Python (inkl. Frameworks wie pandas, sklearn). Erfahrung mit statistischen Analysen und Datenbanken sowie mit Excel/Google Sheets zur Aufbereitung und Visualisierung von Ergebnissen. Du bringst fundierte Kenntnisse in Machine Learning (Forecasting, Clustering, Kategorisierung) und Deep‑Learning‑Frameworks (z. B. PyTorch, TensorFlow) mit.

Sprachkenntnisse: Verhandlungssicheres Deutsch (mindestens C1) und Englischkenntnisse sind Voraussetzung. Nice‑to‑have Kenntnisse in Java und Mixpanel.

Advanced Technologies Architect Arbeitgeber: Agilent

Knuddels ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern nicht nur Flexibilität durch bis zu 100% Remote Work und Vertrauensarbeitszeit bietet, sondern auch eine offene und respektvolle Unternehmenskultur fördert. Mit einem starken Fokus auf persönliche Weiterbildung und einem klaren Wachstumspfad, unterstützt durch Coaching und Inhouse-Workshops, ermöglicht Knuddels seinen Mitarbeitern, ihre Fähigkeiten kontinuierlich zu entwickeln und direkt zu sehen, wie ihre Arbeit das Leben der Community bereichert.

Agilent

Kontaktdaten:

Agilent Recruiting-Team

StudySmarter Expertenrat🤫

Wir sind der Meinung, dass Sie so Advanced Technologies Architect erhalten könnten

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 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 Advanced Technologies Architect mit Bravour zu bestehen

Datenanalyse
Data Science
Data Mining
Clustering
Forecasting
Recommendation Classification
SQL

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 Advanced Technologies Architect bei Agilent gut geeignet bist.

Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Agilent 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 entscheidend sein!