Auf einen Blick
- Aufgaben: Analysiere große Telematik-Daten und entwickle Machine-Learning-Modelle zur Batteriezustandsschätzung.
- Unternehmen: Innovatives Unternehmen im Bereich Elektromobilität mit Fokus auf Datenanalyse.
- Vorteile: Flexible Arbeitszeiten, spannende Projekte und die Möglichkeit zur persönlichen Weiterentwicklung.
- Weitere Informationen: Dynamisches Team mit großartigen Karrierechancen und einem kreativen Arbeitsumfeld.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Elektromobilität mit datengetriebenen Lösungen und innovativen Technologien.
- Qualifikationen: Studium in Informatik oder verwandten Bereichen, Kenntnisse in Machine Learning und Python.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 45000 - 65000 € pro Jahr.
Ihre Aufgaben
- Explorative Analyse und Strukturierung großer realer Telematik‑Datensätze aus Fahrzeugflotten
- Entwicklung und Bewertung geeigneter Features zur Beschreibung von Batteriezustand und Degradation
- Entwicklung, Anwendung und Vergleich von Machine‑Learning‑ und Zeitreihenmodellen zur SOH‑Schätzung
- Untersuchung der Übertragbarkeit von Labor- auf reale Flottendaten (z. B. Transfer Learning)
- Konzeption und Umsetzung von Validierungsstrategien bei fehlender Ground Truth
- Visualisierung und Interpretation von Degradationsverläufen innerhalb der Fahrzeugflotte
- Entwicklung eines prototypischen datengetriebenen Ansatzes zur Batteriezustandsschätzung
- Wissenschaftliche Dokumentation und Bewertung der Ergebnisse
Was wir an Ihnen schätzen
- Abgeschlossenes Studium oder fortgeschrittene Studienphase in Informatik, Statistik, Maschinenbau, Physik oder einem verwandten Fachgebiet
- Kenntnisse in Machine Learning, statistischer Modellierung oder Zeitreihenanalyse
- Erfahrung in Python (insbesondere NumPy, pandas, scikit‑learn; optional PyTorch/TensorFlow)
- Fähigkeit zur strukturierten Analyse komplexer, realer Datensätze
- Selbstständige, methodisch saubere und lösungsorientierte Arbeitsweise
- Interesse an datengetriebenen Fragestellungen im Kontext Elektromobilität und Fahrzeugtechnik
- Vorteilhaft: Grundkenntnisse in Batterietechnologie oder Telematikdatenanalyse
Masterand - Data Scientist (m/w/d) Arbeitgeber: DAT Deutsche Automobil Treuhand
Als Arbeitgeber bieten wir Ihnen die Möglichkeit, in einem innovativen Umfeld zu arbeiten, das sich auf die Zukunft der Elektromobilität konzentriert. Unsere offene und kollaborative Unternehmenskultur fördert kreatives Denken und ermöglicht Ihnen, Ihre Fähigkeiten in der Datenanalyse und im Machine Learning weiterzuentwickeln. Zudem profitieren Sie von flexiblen Arbeitszeiten und einer Vielzahl von Weiterbildungsmöglichkeiten, die Ihre berufliche Entwicklung unterstützen.
Kontaktdaten:
DAT Deutsche Automobil Treuhand Recruiting-Team
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Masterand - Data Scientist (m/w/d) erhalten könnten
✨Tip Nummer 1
Netzwerken ist der Schlüssel! Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit Fachleuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Lass uns gemeinsam nach Möglichkeiten suchen, wie wir dich mit den richtigen Leuten vernetzen können.
✨Tip Nummer 2
Bereite dich auf Vorstellungsgespräche vor, indem du häufige Fragen und technische Herausforderungen übst. Wir können dir helfen, die besten Ressourcen zu finden, um deine Fähigkeiten zu schärfen und selbstbewusst aufzutreten.
✨Tip Nummer 3
Zeige deine Leidenschaft für Datenwissenschaft! Teile Projekte oder Erfahrungen, die deine Fähigkeiten unter Beweis stellen. Lass uns zusammenarbeiten, um deine Online-Präsenz zu optimieren und potenzielle Arbeitgeber zu beeindrucken.
✨Tip Nummer 4
Bewirb dich direkt über unsere Website! So hast du die besten Chancen, gesehen zu werden. Wir sind hier, um dich bei jedem Schritt des Bewerbungsprozesses zu unterstützen und sicherzustellen, dass du die richtige Position findest.
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Masterand - Data Scientist (m/w/d) mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Sei du selbst!:Wir wollen dich kennenlernen, also zeig uns, wer du wirklich bist! Lass deine Persönlichkeit in deiner Bewerbung durchscheinen und erzähl uns, warum du für die Position als Masterand - Data Scientist brennst.
Mach es konkret!:Verwende konkrete Beispiele aus deinem Studium oder Projekten, um deine Kenntnisse in Machine Learning und Datenanalyse zu belegen. Zeig uns, wie du mit großen Datensätzen gearbeitet hast und welche Tools du dabei eingesetzt hast.
Struktur ist alles!:Achte darauf, dass deine Bewerbung klar und strukturiert ist. Verwende Absätze und Aufzählungen, um wichtige Informationen hervorzuheben. So wird es uns leichter fallen, deine Qualifikationen schnell zu erfassen.
Bewirb dich über unsere Website!:Um sicherzustellen, dass wir deine Bewerbung direkt erhalten, bewirb dich bitte über unsere Website. Das macht es für uns einfacher, alle Unterlagen zu verwalten und dich schnell zu kontaktieren!
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei DAT Deutsche Automobil Treuhand vorbereitet
✨Verstehe die Daten
Mach dich mit den Arten von Telematik-Daten vertraut, die in der Fahrzeugflotte verwendet werden. Überlege dir, wie du diese Daten analysieren und strukturieren würdest. Zeige im Interview, dass du ein tiefes Verständnis für die Herausforderungen und Möglichkeiten hast, die mit großen Datensätzen verbunden sind.
✨Machine Learning im Fokus
Bereite dich darauf vor, über deine Erfahrungen mit Machine Learning zu sprechen. Sei bereit, konkrete Beispiele zu nennen, wie du Modelle entwickelt und bewertet hast. Wenn du Kenntnisse in Transfer Learning oder Zeitreihenanalyse hast, bringe diese unbedingt zur Sprache!
✨Praktische Programmierkenntnisse
Stelle sicher, dass du deine Fähigkeiten in Python, insbesondere mit Bibliotheken wie NumPy, pandas und scikit-learn, demonstrieren kannst. Vielleicht kannst du sogar ein kleines Projekt oder eine Analyse vorstellen, die du durchgeführt hast, um deine Programmierkenntnisse zu untermauern.
✨Fragen stellen
Bereite einige Fragen vor, die du dem Interviewer stellen kannst. Das zeigt dein Interesse an der Position und dem Unternehmen. Frage nach den aktuellen Projekten im Bereich Elektromobilität oder wie das Team die Validierungsstrategien umsetzt. So zeigst du, dass du aktiv an der Diskussion teilnehmen möchtest.
