Auf einen Blick
- Aufgaben: Wende statistische und KI-Techniken an, um Geschäftsprobleme zu lösen und umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen.
- Unternehmen: Innovatives Unternehmen mit einem motivierten und smarten Team.
- Vorteile: Attraktive Gehälter, Beteiligung am Verkaufserfolg und exklusive Investitionsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Flexible Arbeitsmodelle und regelmäßige Teamevents für eine starke Gemeinschaft.
- Warum dieser Job: Gestalte die digitale Zukunft und werde ein digitaler Leader in einem dynamischen Umfeld.
- Qualifikationen: Bachelor- oder Masterabschluss in einem quantitativen Bereich und 2–6 Jahre Erfahrung in Data Science.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Was der Kunde sucht:
- Sie wenden statistische, maschinelles Lernen und Generative AI-Techniken an, um Geschäftsprobleme zu lösen und umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen.
- Sie analysieren und synthetisieren komplexe Datensätze, indem Sie unstrukturierte Daten und GenAI-Ausgaben in klare Visualisierungen und Erzählungen einbeziehen.
- Sie arbeiten mit funktionsübergreifenden Teams und Kunden zusammen, um datengestützte und GenAI-gestützte Lösungen zu entwerfen.
- Sie bauen, testen und implementieren Modelle, einschließlich promptbasierter und LLM-gestützter Anwendungen.
- Sie übersetzen analytische und Generative AI-Ausgaben in umsetzbare Empfehlungen für Stakeholder.
- Sie leiten weniger erfahrene Teammitglieder an und tragen zu Best Practices in Analytik und KI bei.
Was der Kunde verlangt:
- Sie haben einen Bachelor- oder Masterabschluss in einem quantitativen Bereich wie Data Science, Informatik, Mathematik oder Ingenieurwesen.
- Sie verfügen über 2–6 Jahre Erfahrung in Data Science, maschinellem Lernen oder fortgeschrittener Analytik, einschließlich Erfahrung mit Generative AI.
- Sie haben starke Programmierkenntnisse in Python und sind mit ML- und LLM-Frameworks wie Scikit-learn, LangChain oder Hugging Face vertraut.
- Sie haben ein solides Verständnis von Techniken des maschinellen Lernens und Anwendungsfällen von Generative AI.
- Sie können in kundenorientierten Umgebungen arbeiten und komplexe Themen klar kommunizieren.
- Sie sprechen fließend Englisch; zusätzliche lokale Sprachkenntnisse sind von Vorteil.
Was Sie erwarten können:
- Ihr Einfluss ist entscheidend: Sie gestalten aktiv die digitale Zukunft in einem hochmotivierten und intelligenten Team in direkter Zusammenarbeit mit den Gründern und Partnern und schaffen echten Mehrwert durch die Verknüpfung von Strategie und Umsetzung.
- Ihre harte Arbeit zahlt sich aus! Sie profitieren von attraktiven Gehaltspaketen, Beteiligung am Verkaufserfolg und exklusiven Investitionsmöglichkeiten.
- Zusätzlich fördern wir unsere Top-Talente durch das Programm 'Digital Leaders of Tomorrow' und bieten Ihnen somit weitere spannende Vorteile.
- Ihre Entwicklung: Von Tag eins werden Sie auf Ihrem Weg durch eine Vielzahl von Entwicklungsmöglichkeiten unterstützt, übernehmen schnell Verantwortung und haben die Möglichkeit, Ihre individuelle Karriere im Unternehmen zu gestalten. Sie werden ein digitaler Führer!
- Ihr Arbeitsumfeld: Sie werden in ein vielfältiges und familienfreundliches Umfeld mit starkem Teamgeist eintauchen und profitieren von einem flexiblen und hybriden Arbeitsmodell in einem unserer Büros in München, London, Amsterdam, Mailand und Berlin.
- Ihr Blick in die Zukunft: Sie arbeiten an der Spitze und gewinnen wertvolle Einblicke und praktische Erfahrungen mit einem Fokus auf digitale Geschäftsmodelle und datengestützte Wertschöpfung in acht zukunftsorientierten Branchen.
- Ihre zusätzlichen Vorteile: Sie können sich auf regelmäßige Teamevents und gemeinsame Sporteinheiten, eine attraktive betriebliche Altersvorsorge, Zugang zu lokalen Fitness- und Wellnesspartnerschaften sowie Mobilitäts- und Essenszulagen freuen, sowie auf eine Vielzahl anderer Unternehmensvorteile.
(Senior) Data Scientist (m/f/d) Arbeitgeber: Avomind
Als (Senior) Data Scientist (m/w/d) in unserem Münchener Büro erwartet Sie ein dynamisches und unterstützendes Arbeitsumfeld, in dem Sie aktiv an der Gestaltung der digitalen Zukunft mitwirken. Wir bieten Ihnen nicht nur attraktive Gehaltspakete und Beteiligungen am Verkaufserfolg, sondern auch umfangreiche Entwicklungsmöglichkeiten durch unser 'Digital Leaders of Tomorrow'-Programm. Genießen Sie die Vorteile eines flexiblen, hybriden Arbeitsmodells in einem familienfreundlichen Team, das regelmäßige Teamevents und zahlreiche Zusatzleistungen bietet.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so (Senior) Data Scientist (m/f/d) 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 Avomind 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 (Senior) Data Scientist (m/f/d) 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 (Senior) Data Scientist (m/f/d) bei Avomind gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Avomind 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 Avomind entscheidend sein!
