Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle prädiktive ML-Modelle und bringe sie in die Produktion.
- Unternehmen: COMPARUS, ein innovatives Unternehmen für Prozessintelligenz und KI.
- Vorteile: Flexible Arbeitszeiten, spannende Projekte und Entwicklungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Dynamisches Team mit Fokus auf Zusammenarbeit und Innovation.
- Warum dieser Job: Gestalte echte Lösungen mit Data Science und erziele messbare Ergebnisse.
- Qualifikationen: Erfahrung in Data Science und Leidenschaft für KI-gestützte Modelle.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 45000 - 65000 € pro Jahr.
Consultant Prozessintelligenz & KI (w/m/d)
Viele ML-Modelle scheitern nicht an der Qualität des Trainings. Sie scheitern daran, dass sie nie den Weg in die Produktion finden. Genau hier setzt diese Rolle an.
Bei COMPARUS entwickeln Sie Modelle, die aus realen Prozess- und Transaktionsdaten messbaren Mehrwert erzeugen – und tatsächlich live gehen. Keine Einweg-Modelle. Keine Notebook-Artefakte. Sondern Data Science mit Wirkung.
Sie entwickeln prädiktive und KI-gestützte Modelle für unsere Process-Analytics-Plattform TiONA. Zum Beispiel durch:
- Entwicklung und Training von ML-Modellen (Prognosen, Klassifikation, Anomalieerkennung)
- Feature Engineering auf Prozess- und Transaktionsdaten
- Übergabe von Modellen in produktive Plattform-Umgebungen
- Proof-of-Concepts für neue AI-Produktfunktionen
- Aufbau von Modell-KPIs und Monitoring
Erfolg zeigt sich in:
- Modellen, die live gehen – nicht in der Schublade landen
- verkürzter Time-to-Value durch saubere Modellintegration
- erklärbaren Ergebnissen, die auch Fachbereiche überzeugen
- engerer Zusammenarbeit mit Data Analysts, Engineering und Product
Kurz gesagt: Data Science bedeutet bei uns Wirkung erzeugen – nicht Notebooks verwalten. Wenn Sie Modelle als strategischen Hebel eines AI-Produkts verstehen, sollten wir sprechen.
Easy Apply mit CV oder LinkedIn-Profil.
Data Scientist Arbeitgeber: Comparus GmbH
COMPARUS ist ein hervorragender Arbeitgeber, der Ihnen die Möglichkeit bietet, in einem dynamischen Umfeld an der Schnittstelle von Data Science und KI zu arbeiten. Unsere offene Unternehmenskultur fördert Innovation und Zusammenarbeit, während wir Ihnen durch gezielte Weiterbildungsangebote und spannende Projekte die Chance geben, Ihre Fähigkeiten kontinuierlich auszubauen. Bei uns haben Sie die Möglichkeit, echte Auswirkungen zu erzielen, indem Sie Modelle entwickeln, die in der Praxis Anwendung finden und messbaren Mehrwert schaffen.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Data Scientist erhalten könnten
✨Tip Nummer 1
Sei proaktiv! Wenn du dich für die Stelle als Data Scientist interessierst, zögere nicht, direkt mit dem Team in Kontakt zu treten. Frag nach, wie der Prozess aussieht und zeig dein Interesse an den Projekten, die sie umsetzen.
✨Tip Nummer 2
Nutze Networking! Verbinde dich mit aktuellen Mitarbeitern von COMPARUS auf LinkedIn oder besuche relevante Events. Oft erfährt man so Insider-Infos, die dir einen Vorteil im Bewerbungsprozess verschaffen können.
✨Tip Nummer 3
Bereite dich auf technische Interviews vor! Da es um ML-Modelle und deren Integration geht, solltest du deine Kenntnisse in diesen Bereichen auffrischen. Mach ein paar Mock-Interviews mit Freunden oder nutze Online-Plattformen, um deine Skills zu testen.
✨Tip Nummer 4
Bewirb dich über unsere Website! Das macht es für uns einfacher, deine Bewerbung zu finden und zu bearbeiten. Außerdem kannst du sicherstellen, dass du alle notwendigen Informationen bereitstellst, um deine Chancen zu maximieren.
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Data Scientist mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Sei authentisch!:Zeig uns, wer du wirklich bist! Deine Persönlichkeit und Leidenschaft für Data Science sollten in deiner Bewerbung klar rüberkommen. Vermeide es, einfach nur Standardfloskeln zu verwenden – wir wollen deine individuelle Perspektive sehen.
Betone deine Erfolge!:Hebe konkrete Projekte oder Erfahrungen hervor, bei denen du ML-Modelle entwickelt hast, die tatsächlich in Produktion gingen. Zeige uns, wie du messbaren Mehrwert geschaffen hast und welche Herausforderungen du dabei gemeistert hast.
Mach es übersichtlich!:Strukturiere deinen Lebenslauf und dein Anschreiben klar und übersichtlich. Verwende Absätze und Aufzählungen, um wichtige Informationen hervorzuheben. Wir schätzen eine klare Kommunikation – das gilt auch für deine Bewerbung!
Bewirb dich direkt über unsere Website!:Nutze die Möglichkeit, dich über unsere Website zu bewerben. Das macht es uns einfacher, deine Bewerbung zu finden und zu bearbeiten. Außerdem kannst du sicher sein, dass du alle relevanten Informationen an einem Ort hast!
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Comparus GmbH vorbereitet
✨Verstehe die Rolle
Mach dich mit den spezifischen Anforderungen der Position als Data Scientist vertraut. Informiere dich über die Technologien und Methoden, die in der Stellenbeschreibung erwähnt werden, wie ML-Modelle, Feature Engineering und Prozessanalysen. So kannst du gezielt auf Fragen eingehen und deine Relevanz für die Rolle unter Beweis stellen.
✨Bereite konkrete Beispiele vor
Denke an konkrete Projekte oder Erfahrungen, die du in der Vergangenheit hattest und die relevant für die Stelle sind. Sei bereit, über Herausforderungen zu sprechen, die du gemeistert hast, und wie deine Modelle tatsächlich in Produktion gingen. Das zeigt, dass du nicht nur theoretisches Wissen hast, sondern auch praktische Erfahrung.
✨Zeige deine Teamfähigkeit
Da die Zusammenarbeit mit Data Analysts, Engineering und Product wichtig ist, solltest du Beispiele parat haben, die deine Teamarbeit und Kommunikationsfähigkeiten zeigen. Erkläre, wie du in der Vergangenheit erfolgreich mit anderen zusammengearbeitet hast, um komplexe Probleme zu lösen und Ergebnisse zu erzielen.
✨Fragen stellen
Bereite einige Fragen vor, die du dem Interviewer stellen kannst. Das zeigt dein Interesse an der Rolle und dem Unternehmen. Frage nach den aktuellen Projekten, den Herausforderungen im Team oder wie Erfolg in dieser Position gemessen wird. So kannst du auch herausfinden, ob die Unternehmenskultur zu dir passt.
