Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle datenwissenschaftliche Lösungen und arbeite eng mit Stakeholdern zusammen.
- Unternehmen: Innovatives Unternehmen, das auf Datenanalyse spezialisiert ist.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, flexible Arbeitszeiten und Weiterbildungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Dynamisches Umfeld mit vielen Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der datengetriebenen Unternehmen und setze deine Ideen in die Tat um.
- Qualifikationen: Master in Ingenieurwissenschaften und Data Science sowie 5 Jahre Erfahrung erforderlich.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 45000 - 65000 € pro Jahr.
Concevoir des solutions de data science pour répondre aux besoins métier.
Identifier et formaliser les besoins en collaboration avec les parties prenantes et animer des ateliers.
Rédiger les cahiers des charges pour les modèles de Machine Learning (ML).
Promouvoir les bonnes pratiques d'industrialisation des solutions de data science.
Développer des prototypes de data science et démontrer la valeur des solutions créées.
Concevoir et réaliser les tests nécessaires à la mise en production des livrables de data science.
Faciliter l'industrialisation des solutions prototypées en collaboration avec l'équipe IT.
Collaborer à la création d'interfaces pour une utilisation élargie des modèles de data science.
Accompagner les parties prenantes dans la transition vers une "data-driven company".
Simplifier et rationaliser les données, proposer une méthodologie d'analyse.
Gérer plusieurs projets simultanément.
Votre profil
Master en Ingénierie Industrielle complétée par un Master en Data Science ou équivalent.
Expérience en milieu industriel et expérience démontrée de 5 ans en Data Science.
Connaissances obligatoires de Python, Machine Learning, Dataiku.
Leadership, autonomie, rigueur, proactivité.
Capacité à proposer et challenger les positions établies.
Aisance dans la communication avec tous types d'interlocuteurs, sens relationnel, goût pour le travail en équipe.
Data Scientist F/H Arbeitgeber: Antaes
Unser Unternehmen bietet eine dynamische und innovative Arbeitsumgebung für Data Scientists, die sich leidenschaftlich für datengetriebene Lösungen einsetzen. Mit einem starken Fokus auf Mitarbeiterentwicklung und Teamarbeit fördern wir eine Kultur der Zusammenarbeit und des Wissensaustauschs, während wir gleichzeitig attraktive Vorteile wie flexible Arbeitszeiten und Weiterbildungsmöglichkeiten bieten. In dieser Rolle haben Sie die Möglichkeit, an spannenden Projekten zu arbeiten und aktiv zur Transformation in eine datenorientierte Organisation beizutragen.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Data Scientist F/H erhalten könnten
✨Tipp Nummer 1
Networking ist der Schlüssel! Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit Fachleuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Lass uns gemeinsam an deinem Netzwerk arbeiten und vielleicht findest du so die perfekte Gelegenheit.
✨Tipp Nummer 2
Bereite dich auf Vorstellungsgespräche vor, indem du häufige Fragen übst und deine Antworten klar strukturierst. Wir können dir helfen, deine Antworten zu verfeinern, damit du selbstbewusst auftrittst.
✨Tipp Nummer 3
Zeige deine Projekte! Wenn du Prototypen oder Modelle entwickelt hast, präsentiere sie während des Gesprächs. Lass uns zusammenarbeiten, um deine besten Arbeiten ins Rampenlicht zu rücken.
✨Tipp Nummer 4
Nutze unsere Website für Bewerbungen! Wir haben viele spannende Stellenangebote, die perfekt zu deinem Profil passen könnten. Lass uns gemeinsam den nächsten Schritt in deiner Karriere gehen!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Data Scientist F/H mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Mach es persönlich!:Wenn du deine Bewerbung schreibst, vergiss nicht, sie persönlich zu gestalten. Zeig uns, wer du bist und warum du genau zu StudySmarter passt. Ein bisschen Persönlichkeit macht einen großen Unterschied!
Sei präzise und klar:Achte darauf, dass deine Bewerbung klar und präzise ist. Verwende einfache Sprache und vermeide Fachjargon, wenn es nicht nötig ist. Wir wollen verstehen, was du kannst und wie du uns helfen kannst!
Beziehe dich auf die Stellenbeschreibung:Schau dir die Stellenbeschreibung genau an und beziehe dich auf die geforderten Fähigkeiten und Erfahrungen. Zeig uns, wie deine Qualifikationen mit den Anforderungen übereinstimmen. Das hilft uns, dich besser einzuordnen!
Bewirb dich über unsere Website:Vergiss nicht, dich über unsere Website zu bewerben! Das macht es für uns einfacher, deine Bewerbung zu finden und zu bearbeiten. Wir freuen uns darauf, von dir zu hören!
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Antaes vorbereitet
✨Verstehe die Anforderungen
Mach dir ein klares Bild von den spezifischen Anforderungen der Stelle als Data Scientist. Lies die Stellenbeschreibung gründlich durch und überlege, wie deine Erfahrungen und Fähigkeiten zu den genannten Aufgaben passen. Bereite konkrete Beispiele vor, die zeigen, wie du in der Vergangenheit ähnliche Herausforderungen gemeistert hast.
✨Technische Kenntnisse auffrischen
Da Kenntnisse in Python, Machine Learning und Dataiku gefordert sind, solltest du sicherstellen, dass du mit diesen Technologien vertraut bist. Überlege dir, welche Projekte oder Anwendungen du in der Vergangenheit damit umgesetzt hast, und sei bereit, darüber zu sprechen. Vielleicht kannst du auch aktuelle Trends oder Entwicklungen in diesen Bereichen erwähnen.
✨Kommunikationsfähigkeiten betonen
In der Rolle wird viel Wert auf Kommunikation gelegt, also bereite dich darauf vor, deine Kommunikationsfähigkeiten zu demonstrieren. Übe, komplexe technische Konzepte einfach und verständlich zu erklären, sodass auch Nicht-Techniker folgen können. Zeige, dass du in der Lage bist, mit verschiedenen Stakeholdern zusammenzuarbeiten und ihre Bedürfnisse zu verstehen.
✨Projekte und Teamarbeit hervorheben
Da du mehrere Projekte gleichzeitig managen musst, ist es wichtig, deine Erfahrungen im Projektmanagement und in der Teamarbeit zu betonen. Bereite Beispiele vor, in denen du erfolgreich in einem Team gearbeitet hast oder mehrere Projekte gleichzeitig geleitet hast. Zeige, wie du Prioritäten gesetzt und Herausforderungen gemeistert hast.
