Auf einen Blick
- Aufgaben: Analysiere Daten und entwickle Methoden zur Prävention von Arbeitsunfällen.
- Unternehmen: Berufsgenossenschaft Handel und Warenlogistik mit modernem Arbeitsumfeld.
- Vorteile: Flexibles Arbeiten, individuelle Modelle, Gesundheitsangebote und ein umfassender Onboarding-Prozess.
- Weitere Informationen: Dynamisches Team mit kurzen Entscheidungswegen und spannenden Herausforderungen.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Prävention mit innovativen Datenanalysen und Machine Learning.
- Qualifikationen: Master in Wirtschaft, Statistik oder Mathematik; Erfahrung in SQL und Python.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 88344 - 105460 € pro Jahr.
Gehaltsrahmen: 69.883,44 - 105.460,44 € pro Jahr
Anforderungen:
- Abgeschlossenes wissenschaftliches Studium (Master / Diplom-Uni / Magister) eines Studiengangs der Fachrichtung Wirtschaftswissenschaften, Statistik oder Mathematik oder eines Studiengangs, in welchem entsprechende Fachkenntnisse vermittelt werden
- Hohes analytisches Denkvermögen und freudvolle Auseinandersetzung mit wechselnden und komplexen Fragestellungen
- Tiefgreifende Kenntnisse in der Aufbereitung und Analytik großer Datenbestände mittels SQL
- Erfahrung in der Umsetzung von Machine Learning Pipelines und der Darstellung von Analyse-Ergebnissen durch Diagramme oder Dashboards unter Verwendung von Softwarepaketen in Python
- Sicherer Umgang mit MS-Office-Software, bei Bedarf auch unterhalb der Benutzeroberflächen
- Deutschkenntnisse im Wort und Schrift, Level C1
- Bevorzugtes Arbeiten in einem kleinen Team mit kurzen Wegen innerhalb einer modernen und zukunftsorientierten Verwaltung
- Bereitschaft zu gelegentlichen Dienstreisen
Verantwortlichkeiten:
- Schaffung einer Grundlage für wirksame und zielgerichtete Präventionsarbeit durch Analysieren von Unfall- und Berufskrankheitengeschehen in Zusammenarbeit mit Präventionsexpertinnen / Präventionsexperten (m/w/d)
- Fachliche Betreuung einer Analysedatenbank auf Basis von MySQL sowie eine kontinuierliche Weiterentwicklung dieser
- Entwicklung von Methoden zur Risikoabschätzung als Basis einer vorausschauenden Präventionsarbeit sowie zur statistischen Unfallanalyse durch die Verwendung von maschinellem Lernen und statistischen Auswertungen
- Entwicklung von Methoden der datenbasierten Präventionssteuerung zur Unterstützung der Präventionsleitung
- Entwicklung von komplexen automatisierten Berichten oder interaktiven Dashboards zur Darstellung des Unfall- und Berufskrankheitengeschehens mit dem Ziel, Ursachen von Arbeitsunfällen und Berufserkrankungen zu identifizieren
Technologien:
- Machine Learning
- MySQL
- Python
- SQL
Wir sind die Berufsgenossenschaft Handel und Warenlogistik und Trägerin der gesetzlichen Unfallversicherung für Unternehmen und deren Beschäftigte im Handel und in der Warenlogistik. An unserem Standort Bonn suchen wir zum nächstmöglichen Zeitpunkt für das Dezernat Information und Services eine / einen Referentin / Referent Informationsanalyse als Data Scientist (m/w/d). Wir bieten eine Vergütung nach Entgeltgruppe E 14 BG-AT mit einem monatlichen Tabellenentgelt von derzeit je nach Stufenzuordnung 5.823,62 € bis 8.788,37 € brutto. Darüber hinaus bieten wir eine sinnstiftende und anspruchsvolle Tätigkeit in einem dynamischen Arbeitsumfeld, flexible Arbeitszeiten, großzügigen Gleitzeitrahmen, individuelle Arbeits- und Teilzeitmodelle, mobiles Arbeiten, Beratung in allen Bereichen der Kinderbetreuung und Pflegebedürftigkeit, einen individuell auf Sie abgestimmten Onboarding-Prozess sowie vielfältige Angebote rund um Gesundheit, Sicherheit und Weiterentwicklung.
Referentin / Referent Informationsanalyse als Data Scientist (m/w/d) in Bonn Arbeitgeber: Berufsgenossenschaft Handel und Warenlogistik
Die BGHW bietet eine sinnstiftende und anspruchsvolle Tätigkeit in einem dynamischen Arbeitsumfeld in Bonn, wo die Vereinbarkeit von Beruf und Familie großgeschrieben wird. Mit flexiblen Arbeitszeiten, individuellen Teilzeitmodellen und einem starken Fokus auf Gesundheit und Sicherheit fördert das Unternehmen die persönliche und fachliche Weiterentwicklung seiner Mitarbeitenden. Zudem erwartet Sie ein modernes Team mit kurzen Entscheidungswegen, das innovative Ansätze zur Prävention von Arbeitsunfällen und Berufskrankheiten entwickelt.
Kontaktdaten:
Berufsgenossenschaft Handel und Warenlogistik Recruiting-Team
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Referentin / Referent Informationsanalyse als Data Scientist (m/w/d) in Bonn 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 Berufsgenossenschaft Handel und Warenlogistik 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 Referentin / Referent Informationsanalyse als Data Scientist (m/w/d) in Bonn 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 Referentin / Referent Informationsanalyse als Data Scientist (m/w/d) bei Berufsgenossenschaft Handel und Warenlogistik gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Berufsgenossenschaft Handel und Warenlogistik 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 Berufsgenossenschaft Handel und Warenlogistik entscheidend sein!
