Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle innovative Data Science-Lösungen und arbeite an spannenden Projekten.
- Unternehmen: Weltweit führendes Unternehmen für Ingenieurdienstleistungen mit einem kreativen Team.
- Vorteile: Hybrides Arbeiten, 5 Wochen Urlaub, Fitnesszuschuss und umfangreiche Weiterbildungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Dynamisches Umfeld mit großartigen Karrierechancen und einem inklusiven Team.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft mit modernster Technologie und mache einen echten Unterschied.
- Qualifikationen: Erfahrung in Data Science und starke Kommunikationsfähigkeiten.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 61650 - 75350 € pro Jahr.
Bei Capgemini Engineering, dem weltweit führenden Unternehmen im Bereich Ingenieurdienstleistungen, bringen wir ein globales Team von Ingenieuren, Wissenschaftlern und Architekten zusammen, um den innovativsten Unternehmen der Welt zu helfen, ihr Potenzial auszuschöpfen. Von autonomen Fahrzeugen bis hin zu lebensrettenden Robotern denken unsere Experten für digitale und Softwaretechnologie außerhalb der Norm und bieten einzigartige F&E- und Ingenieurdienstleistungen in allen Branchen an. Schließen Sie sich uns an für eine Karriere voller Möglichkeiten, in der Sie einen Unterschied machen können.
Wir suchen einen Data Scientist (m/w/d), dessen Hauptaufgabe darin besteht, das Geschäft Industrialisation bei der Entwicklung der strategischen Vision für Data Science-Tools zu unterstützen und im Consulting zur Verbesserung der Qualität beizutragen.
Aktivitäten
- Entwicklung von Data Science-Lösungen zur Erfüllung der geschäftlichen Anforderungen.
- Bedarfsermittlung und -formulierung in Zusammenarbeit mit dem Geschäft sowie Moderation von Workshops.
- Formulierung der Lastenhefte für Machine Learning (ML)-Modelle.
- Förderung bewährter Praktiken zur Industrialisierung von Data Science-Lösungen.
- Entwicklung von Prototypen für Data Science und Nachweis des Wertes der erarbeiteten Lösungen.
- Konzeption und Durchführung der erforderlichen Tests zur Produktionsreife der Data Science-Lieferergebnisse.
- Förderung der Industrialisierung der prototypisierten Lösungen in Zusammenarbeit mit der IT.
- Mitwirkung an der Entwicklung von Schnittstellen zur breiteren Nutzung der ML-Modelle.
- Begleitung des Geschäfts auf dem Weg zu einem 'data driven company'.
- Daten vereinfachen und rationalisieren, Methodik zur Analyse vorschlagen.
- Management mehrerer Projekte gleichzeitig.
Profil
- Bachelor/Master in Ingenieurwissenschaften, ergänzt durch einen Master in Data Science.
- Erfahrung in der Industrie und nachgewiesene 5 Jahre Erfahrung in Data Science.
- Nachgewiesene Kenntnisse in der Business-Analyse.
- Notwendige Kenntnisse in Python, Machine Learning, Dataiku von Vorteil.
- Führungskompetenz, Eigenverantwortung, Genauigkeit, Proaktivität, Teamgeist.
- Fähigkeit, Positionen zu hinterfragen und Vorschläge zu unterbreiten.
- Hohe Kommunikationsfähigkeit und Umgangsformen, ausgeprägte soziale Kompetenz, Freude an der Teamarbeit.
WAS WERDEN SIE AN IHRER ARBEIT HIER LIEBEN?
- In unserer Ingenieursakademie haben Sie Zugang zu über 60.000 Stunden weltklasse Ausbildung – konzipiert, um Ihr Wachstum vom ersten Tag an zu fördern. Egal, ob Sie sich mit generativer KI, Data Science oder Nachhaltigkeit beschäftigen, unser digitales Campus unterstützt Ihren Lernweg in jeder Phase.
- Profitieren Sie von den Vorteilen hybrider Arbeit, die Flexibilität bietet und ein Gleichgewicht zwischen Berufs- und Privatleben gewährleistet.
- Nutzen Sie die Stärke vielfältiger Teams, die Innovation und inklusive Zusammenarbeit fördern.
- Wir bieten zusätzliche Vorteile wie 5 Wochen Urlaub, ein Mitarbeiterempfehlungsprogramm, ein Unternehmensbeteiligungsprogramm und einen jährlichen Beitrag zu einem Fitnessabonnement.
Capgemini Schweiz ist ein Arbeitgeber, der Chancengleichheit bietet. Wir fördern Gleichheit und Würde in allen Aspekten der Rekrutierung und Beschäftigung, und alle Stellenangebote und Beförderungen erfolgen auf der Grundlage von Leistung, Kompetenz und Fähigkeiten.
Data Scientist in Genève Arbeitgeber: Capgemini Engineering
Die Capgemini Engineering Service GmbH bietet ein inspirierendes Arbeitsumfeld in München, das auf kontinuierliche Weiterbildung und persönliche Entwicklung setzt. Mit flexiblen Arbeitszeiten und der Möglichkeit, in einem diversen Team zu arbeiten, fördert das Unternehmen eine Kultur der Zusammenarbeit und Innovation. Hier hast du die Chance, an bedeutenden Projekten mitzuwirken und deine Karriere in einem globalen Unternehmen mit einer über 55-jährigen Geschichte voranzutreiben.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Data Scientist in Genève 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 Capgemini Engineering 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 Data Scientist in Genève 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 Data Scientist bei Capgemini Engineering gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Capgemini Engineering 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 Capgemini Engineering entscheidend sein!
