Auf einen Blick
- Aufgaben: Analysiere komplexe Daten und entwickle innovative Modelle zur Entscheidungsunterstützung.
- Unternehmen: Dynamisches Unternehmen mit Fokus auf Data Science und Innovation.
- Vorteile: Flexible Arbeitszeiten, moderne Büros und kostenlose Snacks.
- Weitere Informationen: Teamorientierte Kultur mit vielen Entwicklungsmöglichkeiten.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft mit datenbasierten Erkenntnissen und wachse in deiner Karriere.
- Qualifikationen: Kenntnisse in Statistik, Data Science und Erfahrung mit Python oder SQL.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 45000 - 65000 € pro Jahr.
Aufgaben
- Analyse und Exploration komplexer, strukturierter und unstrukturierter Daten zur Identifikation geschäftsrelevanter Muster und Zusammenhänge
- Entwicklung und Anwendung statistischer Modelle sowie analytischer Verfahren zur Beantwortung fachlicher Fragestellungen
- Erstellung von Prognosen, Simulationen und Szenarioanalysen zur Entscheidungsunterstützung
- Enge Zusammenarbeit mit Fachbereichen zur Übersetzung von Business‑Fragestellungen in analytische Use Cases
- Aufbereitung, Validierung und Interpretation von Analyseergebnissen für unterschiedliche Zielgruppen
- Sicherstellung der fachlichen Qualität, Plausibilität und Nachvollziehbarkeit von Modellen und Analysen
- Unterstützung von Digitalisierungs‑ und Innovationsprojekten durch datenbasierte Erkenntnisse
- Aktiver Beitrag zur Weiterentwicklung der Data‑ & Analytics‑Kultur im Unternehmen
Qualifikationen
- Fundierte Kenntnisse in Statistik, Data Science und explorativer Datenanalyse
- Erfahrung in der Entwicklung analytischer Modelle (z.B. Regressions‑, Klassifikations‑, Clustering‑ und Forecasting‑Verfahren)
- Sehr guter Umgang mit Datenaufbereitung, Feature Engineering und Datenqualität
- Erfahrung mit Data‑Science‑Werkzeugen und Programmiersprachen (z.B. Python, SQL)
- Fähigkeit, komplexe Analyseergebnisse verständlich und adressatengerecht zu kommunizieren
- Stark ausgeprägte analytische Denkweise und strukturierte Arbeitsweise
- Erfahrung in der Zusammenarbeit mit Fachbereichen und interdisziplinären Teams
- Neugier, fachliche Tiefe und Interesse an datengetriebenen Fragestellungen
- Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift
Benefits
- Individuelle Entwicklungsmöglichkeiten und Karrierechancen
- Moderne, ergonomische Arbeitsplätze mit Ruheräumen und Mitarbeiterduschen
- Flexibles Arbeitszeitmodell für eine gesunde Work-Life-Balance
- Kostenloses Pausenobst, Kaffee, Tee sowie Mittagessen in unserer Salatbar mit Blick in die Berge
- Teamzusammenhalt bis hin zu gemeinsamen sportlichen Erlebnissen
Data Scientist (all genders) Raubling Professionally experienced Arbeitgeber: BORA
Unser Unternehmen in Raubling bietet Ihnen als Data Scientist (m/w/d) nicht nur die Möglichkeit, an spannenden und innovativen Projekten zu arbeiten, sondern auch ein inspirierendes Arbeitsumfeld mit modernen, ergonomischen Arbeitsplätzen und flexiblen Arbeitszeitmodellen. Wir fördern Ihre individuelle Entwicklung durch gezielte Karrierechancen und unterstützen eine gesunde Work-Life-Balance, während Sie Teil eines engagierten Teams sind, das den Zusammenhalt durch gemeinsame sportliche Aktivitäten stärkt.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Data Scientist (all genders) Raubling Professionally experienced erhalten könnten
✨Tipp Nummer 1
Netzwerken ist der Schlüssel! Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit anderen Data Scientists und Fachleuten in Kontakt zu treten. Teile deine Projekte und Insights, um sichtbar zu werden.
✨Tipp Nummer 2
Bereite dich auf technische Interviews vor! Übe typische Fragen zu Statistik, Datenanalyse und Programmierung. Wir empfehlen, Mock-Interviews mit Freunden oder Kollegen durchzuführen, um dein Selbstbewusstsein zu stärken.
✨Tipp Nummer 3
Zeige deine Leidenschaft für Daten! Sprich über deine bisherigen Projekte und wie du komplexe Probleme gelöst hast. Das zeigt, dass du nicht nur die technischen Fähigkeiten hast, sondern auch das Interesse an datengetriebenen Fragestellungen.
✨Tipp Nummer 4
Bewirb dich direkt über unsere Website! So kannst du sicherstellen, dass deine Bewerbung die richtige Anlaufstelle erreicht. Und vergiss nicht, deine Motivation klar zu kommunizieren – wir lieben es, wenn Bewerber ihre Begeisterung zeigen!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Data Scientist (all genders) Raubling Professionally experienced mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Sei du selbst!:Wenn wir deine Bewerbung lesen, wollen wir dich kennenlernen! Zeig uns, wer du bist und was dich motiviert. Lass deine Persönlichkeit durchscheinen, damit wir sehen, dass du nicht nur die Qualifikationen hast, sondern auch gut ins Team passt.
Mach es konkret!:Verwende konkrete Beispiele aus deiner bisherigen Erfahrung, um deine Fähigkeiten zu untermauern. Erzähl uns von Projekten, an denen du gearbeitet hast, und wie du analytische Modelle entwickelt oder Daten analysiert hast. Das macht deine Bewerbung greifbarer!
Sprich unsere Sprache!:Achte darauf, die Begriffe und Anforderungen aus der Stellenbeschreibung in deiner Bewerbung aufzugreifen. Wenn wir von 'Data Science' und 'explorativer Datenanalyse' sprechen, dann zeig uns, dass du genau weißt, wovon du redest und wie du das in der Praxis umsetzt.
Bewirb dich über unsere Website!:Wir empfehlen dir, deine Bewerbung direkt über unsere Website einzureichen. So stellst du sicher, dass alles reibungslos läuft und wir deine Unterlagen schnellstmöglich erhalten. Wir freuen uns darauf, von dir zu hören!
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei BORA vorbereitet
✨Verstehe die Daten
Mach dich mit den verschiedenen Arten von Daten vertraut, die du analysieren wirst. Überlege dir, welche statistischen Modelle und analytischen Verfahren am besten zu den geschäftsrelevanten Fragestellungen passen, die das Unternehmen hat.
✨Bereite konkrete Beispiele vor
Denke an spezifische Projekte oder Erfahrungen, in denen du analytische Modelle entwickelt hast. Sei bereit, diese Beispiele zu erläutern und zu zeigen, wie du komplexe Analyseergebnisse verständlich kommuniziert hast.
✨Zeige deine Teamfähigkeit
Da enge Zusammenarbeit mit Fachbereichen wichtig ist, solltest du Beispiele für erfolgreiche interdisziplinäre Projekte parat haben. Betone, wie du zur Übersetzung von Business-Fragestellungen in analytische Use Cases beigetragen hast.
✨Frage nach der Data- & Analytics-Kultur
Nutze die Gelegenheit, um mehr über die Data- & Analytics-Kultur im Unternehmen zu erfahren. Zeige dein Interesse an der Weiterentwicklung dieser Kultur und wie du aktiv dazu beitragen kannst.
