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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Werde Teil eines Teams, das die Energiewirtschaft mit Datenanalysen revolutioniert.
- Arbeitgeber: CKW ist ein innovatives Unternehmen, das dezentrale Flexibilitäten in der Energiebranche vorantreibt.
- Mitarbeitervorteile: Flexible Arbeitszeiten und die Möglichkeit, remote zu arbeiten.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Energie mit spannenden Projekten und einem dynamischen Team.
- Gewünschte Qualifikationen: Masterabschluss in Naturwissenschaft oder Technik, idealerweise mit Datenbank- und Programmierkenntnissen.
- Andere Informationen: Erfahrung in der Energiewirtschaft und gute Sprachkenntnisse sind von Vorteil.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 43200 - 72000 € pro Jahr.
Data Scientist Energiewirtschaft (m/w/d)Wir bauen ein multidisziplinäres Team auf, um unser Geschäft mit der Vernetzung und intelligenten Steuerung dezentraler Flexibilitäten auszubauen. Wir suchen einen Data Scientist, der mithilft die Entwicklung dieses Geschäftsbereichs voranzutreiben.Dein zukünftiger AlltagDu erarbeitest dir ein vertieftes Know-How in der Energiewirtschaft mit Fokus auf den Bereich dezentrale Flexibilitäten & Flexpooling.Du beschaffst und strukturierst Daten durch die Verknüpfung unterschiedlicher Datenquellen innerhalb und ausserhalb der CKW (v.a. via API).Du entwickelst Tools und Algorithmen zur Analyse und Weiterverarbeitung der verschiedenen Daten, inkl. Modelle zur automatisierten Fehlererkennung, Datenbereinigung und Ersatzwertbildung.Du erstellst Prognosen, inkl. (Weiter-)Entwicklung der Prognosemodelle und teilst diese sowie die bereinigten Quelldaten, Deine Analysen und Prognosen mit Datenanwendern und weiteren Stakeholdern.Deine QualifikationenAbgeschlossenes Masterstudium auf Stufe FH oder Uni im Bereich Naturwissenschaft oder Technik, idealerweise mit quantitativen Methoden sowie Datenbank- und Programmierkenntnisse als Studieninhalt.Hohe Datenaffinität und Begeisterung im Umgang mit Zahlen und Analysen sowie mit energiewirtschaftlichen Fragestellungen.Methodisches Wissen und mehrjährige Praxiserfahrung in den Bereichen Data Science (Machine Learning), Big Data Technologien, Data Engineering & Modellierung, Statistische Analyse- und Prognoseverfahren, API-Anbindung, Agile Arbeitsmethoden sind wünschenswert.Erfahrung in den Bereichen Energie(wirtschaft) und Flexpooling bzw. mit Energiemanagementsystemen wünschenswert.Gute Deutsch- und Englischkenntnisse, weitere Sprachen sind ein Plus.Hast du Fragen zur Bewerbung?Kontaktiere Ana ArsicTalent Acquisition Manager #J-18808-Ljbffr
Data Scientist Energiewirtschaft (m/w/d) Arbeitgeber: CKW AG
Kontaktperson:
CKW AG HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Data Scientist Energiewirtschaft (m/w/d)
✨Tip Nummer 1
Nutze dein Netzwerk, um Kontakte in der Energiewirtschaft zu knüpfen. Sprich mit ehemaligen Kommilitonen oder Kollegen, die bereits in diesem Bereich arbeiten, und frage nach ihren Erfahrungen und Tipps.
✨Tip Nummer 2
Informiere dich über aktuelle Trends und Technologien in der Energiewirtschaft, insbesondere im Bereich der dezentralen Flexibilitäten. Zeige in Gesprächen, dass du auf dem neuesten Stand bist und ein echtes Interesse an der Branche hast.
✨Tip Nummer 3
Bereite dich darauf vor, deine technischen Fähigkeiten in Datenanalyse und Machine Learning zu demonstrieren. Überlege dir konkrete Beispiele aus deiner bisherigen Erfahrung, die zeigen, wie du diese Fähigkeiten erfolgreich eingesetzt hast.
✨Tip Nummer 4
Sei bereit, Fragen zu deiner Herangehensweise an Datenprojekte zu beantworten. Denke darüber nach, wie du Daten beschaffst, strukturierst und analysierst, und sei bereit, deine Methoden und Ergebnisse klar zu kommunizieren.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Data Scientist Energiewirtschaft (m/w/d)
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Verstehe die Anforderungen: Lies die Stellenbeschreibung sorgfältig durch und achte auf die spezifischen Qualifikationen und Erfahrungen, die für die Position als Data Scientist in der Energiewirtschaft gefordert werden. Stelle sicher, dass du diese Punkte in deiner Bewerbung ansprichst.
Hebe deine relevanten Fähigkeiten hervor: Betone in deinem Lebenslauf und Anschreiben deine Kenntnisse in Datenanalyse, Machine Learning und Programmierung. Zeige auf, wie deine Erfahrungen in der Energiewirtschaft oder verwandten Bereichen dich zu einem idealen Kandidaten machen.
Erstelle ein überzeugendes Anschreiben: Verfasse ein individuelles Anschreiben, das deine Motivation für die Position und dein Interesse an der Energiewirtschaft verdeutlicht. Gehe darauf ein, wie du zur Entwicklung des Geschäftsbereichs beitragen kannst und welche spezifischen Projekte oder Erfahrungen du mitbringst.
Dokumente überprüfen und einreichen: Stelle sicher, dass alle Dokumente, einschließlich Lebenslauf und Anschreiben, fehlerfrei sind und den Anforderungen entsprechen. Reiche deine Bewerbung über die Website von StudySmarter ein und achte darauf, dass alle erforderlichen Informationen enthalten sind.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei CKW AG vorbereitest
✨Verstehe die Energiewirtschaft
Mach dich mit den aktuellen Trends und Herausforderungen in der Energiewirtschaft vertraut, insbesondere im Bereich der dezentralen Flexibilitäten. Zeige dein Interesse und Wissen über Flexpooling und Energiemanagementsysteme während des Interviews.
✨Datenanalyse demonstrieren
Bereite Beispiele vor, wie du Daten beschafft, strukturiert und analysiert hast. Sei bereit, deine Erfahrungen mit Tools und Algorithmen zur Datenverarbeitung zu erläutern, insbesondere in Bezug auf automatisierte Fehlererkennung und Prognosemodelle.
✨Technische Fähigkeiten hervorheben
Stelle sicher, dass du deine Kenntnisse in Programmiersprachen, Datenbankmanagement und Big Data Technologien klar kommunizierst. Bereite dich darauf vor, spezifische Projekte oder Herausforderungen zu diskutieren, bei denen du diese Fähigkeiten angewendet hast.
✨Kommunikationsfähigkeiten betonen
Da du Analysen und Prognosen mit verschiedenen Stakeholdern teilen musst, ist es wichtig, deine Kommunikationsfähigkeiten zu zeigen. Übe, komplexe technische Informationen einfach und verständlich zu erklären, sowohl auf Deutsch als auch auf Englisch.
