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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Analysiere Daten und entwickle ML-Lösungen für Recruiting-Insights.
- Arbeitgeber: Innovatives Unternehmen, das Recruiting einfach macht.
- Mitarbeitervorteile: Flexible Arbeitszeiten, modernes Equipment und persönliche Entwicklungsmöglichkeiten.
- Andere Informationen: Begrenzter Vertrag von zwei Jahren mit hervorragenden Wachstumschancen.
- Warum dieser Job: Werde Teil eines talentierten Teams und entwickle deine Fähigkeiten in einem dynamischen Umfeld.
- Gewünschte Qualifikationen: Abschluss in Mathematik, Informatik oder Ingenieurwesen und 3+ Jahre Erfahrung in Datenanalyse.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 55000 - 70000 € pro Jahr.
Der erfolgreiche Kandidat wird über starke Fähigkeiten im Daten-Mining und in der Modellierung verfügen und ist in der Lage, Ideen zu entwickeln und von der Konzeption bis zur Ausführung zu arbeiten. Sie werden auch Werkzeuge und Unterstützungsstrukturen aufbauen, die benötigt werden, um Daten zu analysieren, tief in die Daten einzutauchen und Ergebnisse den Stakeholdern im Unternehmen zu präsentieren.
Ihre Rolle:
- Helfen Sie uns, Erkenntnisse aus unserer großen Menge an historischen Rekrutierungsdaten zu generieren.
- Planen, bauen und liefern Sie (ML/Daten)-gesteuerte Lösungen zur Erleichterung von Erkenntnissen.
- Untersuchen Sie numerische und sprachabhängige Eigenschaften von Rekrutierungsdaten.
- Stellen Sie interne Werkzeuge - wie Berichterstattung - für interne Kunden bereit.
- Implementieren Sie neue Prozesse und Methoden in der gesamten Organisation.
- Helfen Sie, unsere Vielzahl von Datenquellen zu konsolidieren.
- Analysieren, verstehen und kommunizieren Sie die geschäftlichen Auswirkungen Ihrer Ergebnisse.
Ihr Profil:
- Universitätsabschluss in Mathematik, Informatik oder Ingenieurwesen.
- 3+ Jahre Erfahrung in der Datenanalyse und Datenwissenschaft.
- Hintergrund in der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP).
- Starke Projektmanagementfähigkeiten.
- Erfahrung im Schreiben leistungsfähiger SQL-Abfragen.
- Erfahrung mit einer oder mehreren der folgenden Programmiersprachen: Python, Java, C++, Clojure, LISP.
- Erfahrung im Aufbau von ML/Analyse-Pipelines und Visualisierungstools ist von Vorteil.
- Fließend in Englisch - Deutsch ist von Vorteil.
Was wir bieten:
- Flexible Arbeitszeiten - ob Morgenmensch oder Nachtäule? Das spielt für uns keine Rolle, Sie können arbeiten, wann es für Sie am besten ist.
- Moderne Hardware - Sie erhalten einen modernen Laptop, der es Ihnen ermöglicht, optimale Leistung zu zeigen.
- Erstklassiges Wissen - wir haben viele talentierte Menschen, die mit uns arbeiten, sodass Sie sich in vielen verschiedenen Bereichen weiterentwickeln können.
- Persönliche Entwicklung - wir möchten, dass Sie im Job wachsen und Sinn in Ihrer Arbeit finden - wir ermutigen Sie aktiv, über den Tellerrand hinauszuschauen und Neues zu lernen.
- Begrenzter Vertrag - der Vertrag wird zunächst auf zwei Jahre befristet sein.
Data Scientist (m/f/d) Arbeitgeber: Dersche
Kontaktperson:
Dersche HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Data Scientist (m/f/d)
✨Tipp Nummer 1
Netzwerken ist der Schlüssel! Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit anderen Data Scientists in Kontakt zu treten. Teile deine Projekte und Insights, um sichtbar zu werden und vielleicht sogar Empfehlungen zu erhalten.
✨Tipp Nummer 2
Bereite dich auf technische Interviews vor! Übe das Lösen von Datenproblemen und das Erklären deiner Ansätze. Zeige, dass du nicht nur die Theorie beherrschst, sondern auch praktisch anwenden kannst, was du gelernt hast.
✨Tipp Nummer 3
Sei proaktiv und zeige Initiative! Wenn du eine interessante Idee hast, wie man Daten besser analysieren kann, bring sie zur Sprache. Arbeitgeber lieben es, wenn Kandidaten kreativ denken und Lösungen anbieten.
✨Tipp Nummer 4
Bewirb dich direkt über unsere Website! So hast du die besten Chancen, gesehen zu werden. Wir freuen uns darauf, talentierte Leute wie dich in unserem Team willkommen zu heißen!
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Data Scientist (m/f/d)
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Sei du selbst!: Wir wollen dich kennenlernen, also zeig uns, wer du wirklich bist! Verwende eine authentische Sprache und lass deine Persönlichkeit durchscheinen. Das macht deine Bewerbung einzigartig und unvergesslich.
Betone deine Erfahrungen: Stell sicher, dass du deine relevanten Erfahrungen im Bereich Datenanalyse und Data Science klar hervorhebst. Zeig uns, wie du mit Daten gearbeitet hast und welche Tools du verwendet hast – das ist für uns super wichtig!
Mach es strukturiert: Eine gut strukturierte Bewerbung hilft uns, schnell die wichtigsten Informationen zu finden. Verwende klare Absätze und Überschriften, um deine Qualifikationen und Erfahrungen übersichtlich darzustellen.
Bewirb dich über unsere Website: Der einfachste Weg, um Teil unseres Teams zu werden, ist, dich direkt über unsere Website zu bewerben. So stellst du sicher, dass deine Bewerbung schnell bei uns landet und wir sie zügig bearbeiten können!
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Dersche vorbereitest
✨Verstehe die Daten
Mach dich mit den Arten von Daten vertraut, die das Unternehmen verwendet. Schau dir an, wie sie ihre Daten sammeln und analysieren. Wenn du während des Interviews spezifische Beispiele für deine Erfahrungen mit ähnlichen Datensätzen nennen kannst, wird das einen positiven Eindruck hinterlassen.
✨Bereite praktische Beispiele vor
Überlege dir konkrete Projekte oder Herausforderungen, die du in der Vergangenheit gemeistert hast. Zeige, wie du Datenanalysen durchgeführt, ML-Modelle entwickelt oder Tools zur Datenvisualisierung erstellt hast. Das hilft, deine Fähigkeiten greifbar zu machen.
✨Fragen stellen
Bereite einige Fragen vor, die du dem Interviewer stellen kannst. Das zeigt dein Interesse an der Position und am Unternehmen. Frage nach den aktuellen Projekten im Bereich Datenanalyse oder wie das Team zusammenarbeitet, um Insights zu generieren.
✨Technische Fähigkeiten demonstrieren
Sei bereit, deine technischen Fähigkeiten unter Beweis zu stellen. Möglicherweise wirst du gebeten, SQL-Abfragen zu schreiben oder ein kurzes Coding-Beispiel zu lösen. Übe vorher, damit du sicher und kompetent auf technische Fragen reagieren kannst.