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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle innovative Preisempfehlungs-Tools und führe spannende Datenanalysen durch.
- Arbeitgeber: Werde Teil eines dynamischen Teams in einem führenden Unternehmen der Telekommunikationsbranche.
- Mitarbeitervorteile: Genieße flexible Arbeitszeiten, Homeoffice-Möglichkeiten und zahlreiche Unternehmensvorteile.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft des Pricing mit modernster KI-Technologie und habe einen echten Einfluss auf den Vertrieb.
- Gewünschte Qualifikationen: Du solltest Erfahrung in Data Science, Python und Datenvisualisierung mitbringen.
- Andere Informationen: E2E-Verantwortung für strategische Projekte und die Möglichkeit, in einer GenAI-Welt zu arbeiten.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 54000 - 84000 € pro Jahr.
Als Data Scientist (m / w / d) designst und entwickelst du in einem dynamischen Team die Price Recommendation Engine (pricing econometric methods). Deine Zielsetzung sind Preis- und Handlungsempfehlungen auf Kundenebene für den Vertrieb. Dafür sollen aus den Bestandsdaten-führenden Systemen (Mobilfunk-, TK- und IT-Produktwelten) Datenmodelle erstellt und miteinander verknüpft werden. Für die Anwender muss die Integration im Pricing / CRM Tool sowie die Visualisierung von Dashboards erfolgen.
Deine Aufgaben:
- Du entwickelst Auswerte- und Steuerungstools für unterschiedliche Datenquellen zur Bereitstellung erforderlicher Datensätze.
- Du führst Datenanalysen durch und integrierst die Ergebnisse in bestehende Lösungen und Geschäftsprozesse.
- Du ermittelst Muster, Vorhersagemodelle und kümmerst dich um die Evaluation und Nutzbarmachung neuer KI-Innovationstrends.
- Du erstellst Cost-Cases und techno-ökonomische Bewertungen.
- Du trägst E2E-Verantwortung für strategisch ausgerichtete Data-Science-Projekte.
- Du übernimmst Aufgaben aus dem Bereich Data - und Softwareengineering.
Du lebst in der GenAI-Welt und schätzt die Möglichkeiten eines Großunternehmens? Daten und Finance sind deine Leidenschaft?
Wir wünschen uns von dir:
- Sehr gute Kenntnisse der relevanten Data-Science Tools (Python, scikit-learn, Spark oder ähnliche).
- Nachgewiesene praktische Erfahrung im Kontext von Data Science Projekten.
- Sehr gute Kenntnisse der ML-Ansätze im Bereich Kundensegmentierung und Pricing.
- Sehr gute Kenntnisse in der Datenvisualisierung und -kommunikation, einschließlich Tools wie Tableau, Power BI oder ähnliche.
- Hervorragende Kenntnisse in komplexen Big Data Architekturen.
- Sehr gute Erfahrungen in klassischen und agilen Kooperationsformen.
Senior Data Scientist (m / w / d) Pricing, Finance & Steering Arbeitgeber: Deutsche Telekom Geschäftskunden GmbH
Kontaktperson:
Deutsche Telekom Geschäftskunden GmbH HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Senior Data Scientist (m / w / d) Pricing, Finance & Steering
✨Tip Nummer 1
Netzwerke sind entscheidend! Nutze Plattformen wie LinkedIn, um dich mit anderen Data Scientists und Fachleuten aus der Finanz- und Preisgestaltungsbranche zu vernetzen. Engagiere dich in relevanten Gruppen und Diskussionsforen, um dein Wissen zu erweitern und potenzielle Kontakte zu knüpfen.
✨Tip Nummer 2
Halte Ausschau nach Webinaren und Konferenzen, die sich auf Data Science, Pricing und Finanzanalysen konzentrieren. Diese Veranstaltungen bieten nicht nur wertvolle Einblicke, sondern auch die Möglichkeit, direkt mit Branchenexperten in Kontakt zu treten und deine Sichtbarkeit zu erhöhen.
✨Tip Nummer 3
Erstelle ein Portfolio, das deine bisherigen Projekte im Bereich Data Science zeigt. Füge Beispiele für Datenanalysen, Visualisierungen und implementierte Modelle hinzu. Dies wird dir helfen, deine praktischen Fähigkeiten zu demonstrieren und dich von anderen Bewerbern abzuheben.
✨Tip Nummer 4
Bereite dich auf technische Interviews vor, indem du häufige Fragen zu Data Science, Machine Learning und Datenvisualisierung übst. Stelle sicher, dass du auch deine Erfahrungen mit Tools wie Python, Tableau oder Power BI klar kommunizieren kannst, um deine Eignung für die Position zu unterstreichen.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Senior Data Scientist (m / w / d) Pricing, Finance & Steering
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Verstehe die Anforderungen: Lies die Stellenbeschreibung sorgfältig durch und achte auf die geforderten Fähigkeiten und Erfahrungen. Stelle sicher, dass du diese in deinem Lebenslauf und Anschreiben klar hervorhebst.
Betone relevante Erfahrungen: Fokussiere dich in deinem Lebenslauf auf deine bisherigen Erfahrungen im Bereich Data Science, insbesondere in Bezug auf Pricing und Datenanalyse. Verwende konkrete Beispiele, um deine Erfolge zu belegen.
Anpassung des Anschreibens: Schreibe ein individuelles Anschreiben, das deine Motivation für die Position und dein Interesse an der Arbeit mit Daten und Finance unterstreicht. Gehe darauf ein, wie du zur Entwicklung der Price Recommendation Engine beitragen kannst.
Präsentation deiner technischen Fähigkeiten: Stelle sicher, dass du deine Kenntnisse in relevanten Data-Science-Tools wie Python, scikit-learn und Datenvisualisierungstools wie Tableau oder Power BI klar darstellst. Dies kann durch spezifische Projekte oder Ergebnisse geschehen.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Deutsche Telekom Geschäftskunden GmbH vorbereitest
✨Bereite dich auf technische Fragen vor
Da die Position umfangreiche Kenntnisse in Data Science und Machine Learning erfordert, solltest du dich auf technische Fragen zu Python, scikit-learn und anderen relevanten Tools vorbereiten. Überlege dir Beispiele aus deiner bisherigen Erfahrung, die deine Fähigkeiten in diesen Bereichen demonstrieren.
✨Verstehe die Geschäftsprozesse
Informiere dich über die spezifischen Geschäftsprozesse des Unternehmens, insbesondere im Bereich Pricing und Finance. Zeige im Interview, dass du die Bedeutung von Datenanalysen für strategische Entscheidungen verstehst und wie du diese Erkenntnisse in bestehende Lösungen integrieren kannst.
✨Präsentiere deine Projekte
Bereite eine kurze Präsentation oder einen Überblick über deine bisherigen Data-Science-Projekte vor. Konzentriere dich darauf, wie du Muster identifiziert, Vorhersagemodelle erstellt und welche Ergebnisse du erzielt hast. Dies zeigt deine praktische Erfahrung und dein Engagement für die Rolle.
✨Frage nach der Unternehmenskultur
Nutze die Gelegenheit, um mehr über die Unternehmenskultur und die Teamdynamik zu erfahren. Stelle Fragen zu den agilen Kooperationsformen und wie das Team zusammenarbeitet. Dies zeigt dein Interesse an einer langfristigen Zusammenarbeit und hilft dir, die Passung zur Unternehmenskultur zu beurteilen.
