Data Scientist

Data Scientist

Wiesbaden Vollzeit 59000 - 84000 € / Jahr (geschätzt) Kein Home Office möglich
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Auf einen Blick

  • Aufgaben: Analysiere Daten und entwickle Algorithmen zur Lösung globaler Herausforderungen.
  • Arbeitgeber: Booz Allen ist ein fĂĽhrendes Unternehmen im Bereich Datenwissenschaft mit einem Fokus auf positive Auswirkungen.
  • Mitarbeitervorteile: GenieĂźe flexible Arbeitszeiten, Gesundheitsleistungen, Weiterbildung und Anerkennungsprogramme.
  • Warum dieser Job: Nutze deine Fähigkeiten, um echte Veränderungen zu bewirken und in einem dynamischen Team zu arbeiten.
  • GewĂĽnschte Qualifikationen: Mindestens 5 Jahre Erfahrung in Datenanalyse und Programmierung sowie ein Bachelor-Abschluss erforderlich.
  • Andere Informationen: Remote-Arbeit möglich; SicherheitsĂĽberprĂĽfung erforderlich.

Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 59000 - 84000 € pro Jahr.

Remote WorkNoJob NumberR0223441Location:Wiesbaden,DEShare Job ViaShareFacebookLinkedInXEmailData ScientistThe OpportunityAs a data scientist, you’re excited at the prospect of unlocking the secrets held by a data set, and you’re fascinated by the possibilities presented by IoT, machine learning, and artificial intelligence. In an increasingly connected world, massive amounts of structured and unstructured data open new opportunities. As a data scientist at Booz Allen, you can help turn these complex data sets into useful information to solve global challenges. Across private and public sectors—from fraud detection to cancer research to national intelligence—we need you to help find the answers in the data.On our team, you’ll use your leadership skills and data science expertise to create real-world impact. You’ll work closely with clients to understand their questions and needs, and then dig into their data-rich environments to find the pieces of their information puzzle. You’ll guide teammates and lead the development of algorithms and systems. You’ll use the right combination of tools and frameworks to turn sets of disparate data points into objective answers to advise your clients as they make informed decisions. Ultimately, you’ll provide a deep understanding of the data, what it all means, and how it can be used.Work with us as we use data science for good.Join us. The world can’t wait.You Have:5+ years of experience with data exploration, data cleaning, data analysis, data visualization, or data mining5+ years of experience with statistical and general-purpose programming languages for data analysis5+ years of experience analyzing structured and unstructured data sourcesExperience with developing predictive data models, quantitative analyses and visualization of targeted data sourcesExperience working with Maven Smart SystemsExperience with natural language processing, text mining, or machine learning techniquesSecret clearanceBachelor’s degreeNice If You Have:Experience in the development of algorithms leveraging R, Python, or SQL and NoSQLExperience with Distributed data and computing tools, including MapReduce, Hadoop, Hive, EMR, Kafka, Spark, Gurobi, or MySQLExperience with visualization packages, including Plotly, Seaborn, or ggplot2TS/SCI clearance with a polygraphClearance:Applicants selected will be subject to a security investigation and may need to meet eligibility requirements for access to classified information; Secret clearance is required.CompensationAt Booz Allen, we celebrate your contributions, provide you with opportunities and choices, and support your total well-being. Our offerings include health, life, disability, financial, and retirement benefits, as well as paid leave, professional development, tuition assistance, work-life programs, and dependent care. Our recognition awards program acknowledges employees for exceptional performance and superior demonstration of our values. Full-time and part-time employees working at least 20 hours a week on a regular basis are eligible to participate in Booz Allen’s benefit programs. Individuals that do not meet the threshold are only eligible for select offerings, not inclusive of health benefits. We encourage you to learn more about our total benefits by visiting the Resource page on our Careers site and reviewing Our Employee Benefits page.Salary at Booz Allen is determined by various factors, including but not limited to location, the individual’s particular combination of education, knowledge, skills, competencies, and experience, as well as contract-specific affordability and organizational requirements. The projected compensation range for this position is $99,000.00 to $225,000.00 (annualized USD). The estimate displayed represents the typical salary range for this position and is just one component of Booz Allen’s total compensation package for employees. This posting will close within 90 days from the Posting Date.Identity StatementAs part of the application process, you are expected to be on camera during interviews and assessments. We reserve the right to take your picture to verify your identity and prevent fraud.Work ModelOur people-first culture prioritizes the benefits of flexibility and collaboration, whether that happens in person or remotely.If this position is listed as remote or hybrid, you’ll periodically work from a Booz Allen or client site facility.If this position is listed as onsite, you’ll work with colleagues and clients in person, as needed for the specific role.Commitment to Non-DiscriminationAll qualified applicants will receive consideration for employment without regard to disability, status as a protected veteran or any other status protected by applicable federal, state, local, or international law. #J-18808-Ljbffr

Data Scientist Arbeitgeber: BOOZ ALLEN HAMILTON INTERNATIONAL (U.K.) LTD

Booz Allen ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern die Möglichkeit bietet, an bedeutenden Projekten zu arbeiten, die globale Herausforderungen angehen. Mit einem starken Fokus auf berufliche Weiterentwicklung, flexiblen Arbeitsmodellen und umfassenden Sozialleistungen fördert das Unternehmen eine positive Arbeitskultur, in der Innovation und Teamarbeit geschätzt werden. Die Lage in Wiesbaden ermöglicht es den Mitarbeitern, in einer dynamischen Umgebung zu arbeiten, die sowohl persönliche als auch berufliche Wachstumschancen bietet.
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Kontaktperson:

BOOZ ALLEN HAMILTON INTERNATIONAL (U.K.) LTD HR Team

StudySmarter Bewerbungstipps 🤫

So bekommst du den Job: Data Scientist

✨Tip Nummer 1

Nutze dein Netzwerk! Sprich mit ehemaligen Kollegen oder Kommilitonen, die bereits in der Datenwissenschaft tätig sind. Sie können dir wertvolle Einblicke geben und möglicherweise sogar Empfehlungen aussprechen.

✨Tip Nummer 2

Bleibe auf dem neuesten Stand der Technologien und Trends in der Datenwissenschaft. Nimm an Webinaren oder Online-Kursen teil, um deine Kenntnisse in Bereichen wie maschinelles Lernen oder natĂĽrliche Sprachverarbeitung zu vertiefen.

✨Tip Nummer 3

Bereite dich auf technische Interviews vor, indem du häufige Fragen und Aufgaben in der Datenwissenschaft übst. Plattformen wie LeetCode oder HackerRank bieten viele Ressourcen, um deine Fähigkeiten zu testen und zu verbessern.

✨Tip Nummer 4

Zeige deine Projekte und Erfahrungen in einem Portfolio. Stelle sicher, dass du konkrete Beispiele für deine Arbeit in der Datenanalyse und -visualisierung hast, um potenzielle Arbeitgeber von deinen Fähigkeiten zu überzeugen.

Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Data Scientist

Datenexploration
Datenbereinigung
Datenanalyse
Datenvisualisierung
Datenmining
Statistische Programmierung
Allgemeine Programmierkenntnisse
Analyse strukturierter und unstrukturierter Daten
Entwicklung prädiktiver Datenmodelle
Quantitative Analysen
Visualisierung von Ziel-Datenquellen
Erfahrung mit Maven Smart Systems
NatĂĽrliche Sprachverarbeitung
Text Mining
Maschinelles Lernen
R, Python oder SQL Kenntnisse
NoSQL Erfahrung
Verteilte Daten- und Rechenwerkzeuge
MapReduce, Hadoop, Hive, EMR, Kafka, Spark Kenntnisse
Visualisierungspakete wie Plotly, Seaborn oder ggplot2

Tipps für deine Bewerbung 🫡

Verstehe die Anforderungen: Lies die Stellenbeschreibung sorgfältig durch und achte auf die geforderten Qualifikationen und Erfahrungen. Stelle sicher, dass du alle relevanten Punkte in deiner Bewerbung ansprichst.

Betone deine Erfahrung: Hebe deine 5+ Jahre Erfahrung in der Datenanalyse, Datenvisualisierung und Programmierung hervor. Verwende konkrete Beispiele aus deiner bisherigen Arbeit, um deine Fähigkeiten zu untermauern.

Anpassung des Lebenslaufs: Passe deinen Lebenslauf an die spezifischen Anforderungen der Stelle an. Betone relevante Projekte und Technologien, die du verwendet hast, wie R, Python oder SQL, sowie deine Erfahrung mit Machine Learning und Datenmodellen.

Motivationsschreiben: Verfasse ein überzeugendes Motivationsschreiben, in dem du erklärst, warum du dich für diese Position interessierst und wie du zur Mission des Unternehmens beitragen kannst. Zeige deine Begeisterung für Datenwissenschaft und deren Anwendung zur Lösung globaler Herausforderungen.

Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei BOOZ ALLEN HAMILTON INTERNATIONAL (U.K.) LTD vorbereitest

✨Verstehe die Daten

Bereite dich darauf vor, über deine Erfahrungen mit der Analyse von strukturierten und unstrukturierten Daten zu sprechen. Sei bereit, konkrete Beispiele zu nennen, wie du komplexe Datensätze in nützliche Informationen umgewandelt hast.

✨Kenntnisse in Programmiersprachen

Stelle sicher, dass du deine Kenntnisse in statistischen und allgemeinen Programmiersprachen wie R, Python oder SQL hervorhebst. Bereite dich darauf vor, spezifische Projekte oder Herausforderungen zu diskutieren, bei denen du diese Fähigkeiten eingesetzt hast.

✨Präsentation deiner Ergebnisse

Übe, wie du deine Datenvisualisierungen und Analysen klar und überzeugend präsentieren kannst. Verwende Tools wie Plotly oder Seaborn, um deine Ansätze zu demonstrieren und zeige, wie du komplexe Informationen verständlich machst.

✨Fragen stellen

Bereite einige durchdachte Fragen vor, die du dem Interviewer stellen kannst. Dies zeigt dein Interesse an der Position und hilft dir, mehr ĂĽber die spezifischen Herausforderungen und Erwartungen des Unternehmens zu erfahren.

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