Auf einen Blick
- Aufgaben: Verwandle komplexe Daten in umsetzbare Erkenntnisse für innovative Lösungen.
- Unternehmen: Danfoss Climate Solutions, ein führendes Unternehmen im Bereich Klimaschutz.
- Vorteile: Flexibles Arbeiten, 13. Gehalt, jährliche Boni und umfassende Sozialleistungen.
- Weitere Informationen: Wachstumsmöglichkeiten und ein inklusives Arbeitsumfeld, das Vielfalt schätzt.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft mit Datenwissenschaft und Ingenieurwissen in einem dynamischen Umfeld.
- Qualifikationen: Starke analytische Fähigkeiten, Erfahrung in Datenwissenschaft und Kenntnisse in Python und SQL.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 72000 - 88000 € pro Jahr.
Do you enjoy turning complex technical data into insights that drive better products and smarter decisions? Are you passionate about combining data science with engineering and domain expertise to solve real-world challenges? Then this könnte die Gelegenheit für Sie sein.
Als unser Lead Engineer, Data Science, spielen Sie eine Schlüsselrolle bei der Transformation von Produkt-, Sensor- und Betriebsdaten in bedeutungsvolle Erkenntnisse, die Innovation, Energieeffizienz und datengestützte Entscheidungsfindung bei Danfoss Climate Solutions unterstützen. In enger Zusammenarbeit mit Geschäftsteams, Ingenieuren und Spezialisten für Datenplattformen kombinieren Sie starke analytische Fähigkeiten mit Ingenieur- und Fachwissen, um wertvolle Chancen zu identifizieren, KI- und Analytik-Anwendungsfälle zu gestalten und eine robuste, KI-fähige Datenbasis für zukünftige intelligente Lösungen aufzubauen.
Was Sie tun werden:
- Übersetzen komplexer Geschäfts- und Ingenieurherausforderungen in analytische Fragen, datengestützte Modelle und umsetzbare Erkenntnisse
- Analysieren von Produkt-, Sensor-, Geräte- und Betriebsdaten zur Identifizierung von Mustern, Trends und Möglichkeiten zur Leistungs- und Energieoptimierung
- Anwenden von Ingenieur- und Fachwissen zur Gestaltung wertvoller Datenwissenschafts- und KI-Anwendungsfälle, einschließlich Merkmalsdefinition, Hypothesenentwicklung und Validierungsstrategien
- Zusammenarbeiten mit Dateningenieuren und Plattformteams zur Verbesserung der Datenqualität, Zugänglichkeit und Benutzerfreundlichkeit über Analytik- und Datenprodukte hinweg
- Beitragen zu semantischen Modellen und Wissensgraphfähigkeiten, die Beziehungen zwischen Sensoren, Geräten, Vermögenswerten und ihrem Betriebskontext erfassen
- Kommunizieren von Erkenntnissen und Empfehlungen klar an technische und geschäftliche Stakeholder, um analytische Ergebnisse in praktische Geschäftsaktionen umzusetzen
Was wir suchen:
- Starke Grundlagen in Thermodynamik und Physik, mit der Fähigkeit, Prinzipien auf Heiz- und Kühlsysteme und -prozesse anzuwenden
- Erfahrung in Datenwissenschaft, angewandter Analytik oder ähnlichen Rollen in einem technischen, industriellen oder ingenieurtechnischen Umfeld
- Starke analytische und problemlösende Fähigkeiten, mit Kenntnissen in Python und SQL und der Fähigkeit, Ingenieureinsichten in datengestützte Modelle zu übersetzen
- Gutes Verständnis moderner Daten- und ML-Umgebungen, einschließlich Cloud-Plattformen und des Lebenszyklus des maschinellen Lernens
- Starke Kommunikations- und Kollaborationsfähigkeiten, mit der Fähigkeit, effektiv über Ingenieur-, Daten- und Geschäftsteams hinweg zu arbeiten
- Erfahrung mit HVAC, Kühlung, Heiz-/Kühlsystemen, Energiesystemen oder industriellen Betriebsdaten wird als großer Vorteil angesehen
Was Sie von uns erwarten können:
Wir befördern intern und unterstützen Ihr Lernen mit Mentoring, Schulungen und Zugang zu globalen Möglichkeiten. Sie haben Flexibilität, Autonomie und Unterstützung, um Ihre beste Arbeit zu leisten, während Sie ein gesundes Gleichgewicht zwischen Berufs- und Privatleben aufrechterhalten. Ihr Wohlbefinden ist uns wichtig. Wir streben danach, ein integratives Arbeitsumfeld zu schaffen, in dem Menschen aus allen Hintergründen respektiert und für das, was sie sind, geschätzt werden. Sie erhalten Vorteile wie 13. Gehalt, jährliche Boni, bezahlten Urlaub, Rentenpläne, persönliche Versicherungen und mehr. Diese variieren je nach Land und Vertrag, aber es lohnt sich, danach zu fragen – wir denken, sie sind ziemlich großartig.
Unser Engagement für Transparenz:
Die angegebenen Gehaltsbereiche spiegeln nur den primären Standort und die Währung wider. Für lokale Gehaltsbereiche und spezifische Vorteile an Ihrem bevorzugten Einstellungsort fragen Sie bitte Ihren Talent Acquisition-Vertreter nach weiteren Informationen. Das tatsächliche Gehaltsangebot berücksichtigt sorgfältig eine Vielzahl von Faktoren, einschließlich Ihrer Fähigkeiten, Qualifikationen, Erfahrungen und Ihres Standorts. Alle aufgeführten Vorteile versprechen oder garantieren keinen bestimmten Vorteil oder spezifische Maßnahmen. Sie können von landesspezifischen oder vertraglichen Einzelheiten abhängen und können jederzeit ohne vorherige Ankündigung geändert werden. Alle qualifizierten Bewerber werden unabhängig von Rasse, Hautfarbe, Religion, Geschlecht, sexueller Orientierung, Geschlechtsidentität, nationaler Herkunft, Alter, Behinderung, Veteranenstatus oder einer anderen geschützten Kategorie bei der Beschäftigung berücksichtigt.
Lead Engineer, Data Science in Offenbach am Main Arbeitgeber: Danfoss
Danfoss ist ein hervorragender Arbeitgeber, der Ihnen die Möglichkeit bietet, eine global anerkannte Softwareplattform zu gestalten, die von Kunden in der mobilen und industriellen Maschinenindustrie genutzt wird. In einem internationalen Umfeld fördern wir eine inklusive Unternehmenskultur, die Vielfalt schätzt und Ihnen Flexibilität sowie Autonomie bietet, um Ihre besten Leistungen zu erbringen. Darüber hinaus unterstützen wir Ihre berufliche Weiterentwicklung durch Mentoring-Programme und bieten wettbewerbsfähige Vorteile, einschließlich jährlicher Bonusmöglichkeiten und umfassender Versicherungsleistungen.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Lead Engineer, Data Science in Offenbach am Main 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 Danfoss 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 Lead Engineer, Data Science in Offenbach am Main 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 Lead Engineer, Data Science bei Danfoss gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Danfoss 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 Danfoss entscheidend sein!
