Auf einen Blick
- Aufgaben: Modelliere komplexe Geschäftsprobleme und entdecke wertvolle Insights durch Datenanalyse.
- Unternehmen: Innovatives Unternehmen im Bereich Datenwissenschaft mit einem dynamischen Team.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, flexible Arbeitszeiten, Weiterbildungsmöglichkeiten und ein kreatives Arbeitsumfeld.
- Weitere Informationen: Wachstumsorientierte Umgebung mit vielen Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung.
- Warum dieser Job: Nutze deine analytischen Fähigkeiten, um echte Veränderungen in der Geschäftswelt zu bewirken.
- Qualifikationen: Erfahrung in Datenanalyse und Kenntnisse in Programmiersprachen wie Python oder R.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 3150 - 3850 € pro Monat.
Detalhamento: Profissional responsável por modelar problemas de negócios complexos e descobrir insights de negócios por meio do uso de técnicas estatísticas, algorítmicas, de mineração e de visualização de dados. O Cientista de Dados deve contribuir para construir e desenvolver a infraestrutura de dados da organização e oferecer suporte às lideranças com insights, relatórios de gerenciamento e análise para processos de tomada de decisão.
Atividades:
- Definir e elaborar Business Case e requisitos técnicos (para validação da ideia de projeto);
- Planejar o projeto e criação de um Total Business Value Assessment;
- Realizar Design Sprint / Lean Inception;
- Propor arquitetura de solução ou de conjunto de base de dados;
- Implementar ou apoiar na implementação de solução ou de conjunto de base de dados;
- Realizar testes adicionais de Infraestrutura e tecnologias (além dos básicos da implementação);
- Realizar análise, proposta e apoio ou execução de melhorias para performance e qualidade dos dados;
- Realizar atividades de preparação da Fase/Sprint do Projeto: definição do objetivo; compreensão do problema; validação do ambiente para início; e conhecimento dos dados;
- Realizar atividades de preparação dos dados: engenharia de dados; aquisição; ingestão; limpeza; transformação; tratamento; enriquecimento; persistência;
- Realizar atividades de análise e exploração dos dados: análise exploratória de dados; diagnóstico; descritivas; explanatórias; inferências; identificação de variáveis; tratamento de valores missing; tratamento de outliers; transformação de variáveis; criação de variáveis;
- Realizar atividades de criação de modelo: definição de algoritmo; divisão de massa de dados (treino, teste e validação); desenvolvimento e treinamento de modelo (descritivo, inferencial, analítico, preditivo, prescritivo);
- Realizar atividades adicionais de Inteligência Artificial (processamento de Linguagem Natural, Deep Learning, Redes Neurais, processamento de imagens, Internet das Coisas, entre outras);
- Produzir relatório com análises, insights e conclusões baseados nos modelos desenvolvidos;
- Desenvolver painéis, relatórios, objetos de visualização e interfaces em ferramentas de Business Intelligence;
- Desenvolver painéis, relatórios, objetos de visualização e interfaces em linguagem de código;
- Projetar arquitetura de soluções em nuvem e custos estimados;
- Implementar arquitetura de soluções em nuvem;
- Propor e implementar otimização de performance e redução de custos de arquitetura de soluções em nuvem;
- Monitorar custos e funcionalidades, gerar alertas, propor soluções e tomar ações emergenciais de soluções em nuvem;
- Realizar manutenção corretiva (fora de garantia);
- Realizar automação e otimização da alimentação de dados, tratamento, treinamento e modelo de solução implementada;
- Realizar gerenciamento de dados não-estruturados (ex: documentos, registros e conteúdo, arquivos, dados de áudio, vídeo e streaming);
- Produzir relatórios de aprendizados;
- Realizar treinamento negocial em solução implementada;
- Realizar treinamento técnico em solução implementada;
- Realizar organização, revisão, orientação e aprovação de modelos de vocabulários e ontologias, com uso de ferramentas OWL (Protège, Sesame, Jena);
- Realizar revisão, orientação e aprovação de modelos de bancos NOSQL;
- Realizar análise e configuração de bancos NOSQL (elastic/mongodb/estruturas JSONB no Postgre) e grafos (Graphdb/NEO4J);
- Realizar análise e suporte a equipe de desenvolvimento na construção e aprimoramento de DML em SPARQL;
- Realizar administração DCL em bancos NOSQL e Grafos.
Formação acadêmica: Graduação em curso de nível superior na área de Tecnologia da Informação ou qualquer curso superior na área das Ciências Exatas com pós-graduação (MBA, especialização, mestrado ou doutorado) na área de Tecnologia da Informação de, no mínimo, 360 horas, reconhecidos pelo MEC.
Experiência profissional: Cinco anos com ferramentas analíticas (OLAP) e de integração de dados (ETL); Conhecimentos curriculares comprovados de: Banco de dados dimensionais, transacionais e não relacionais (BigData – nosql); Modelagem de dados, Processamento de dados utilizando linguagem SQL; Análise exploratória de dados; Análise inferencial de dados; Mineração de dados; Inteligência Artificial (Machine Learning e Deep Learning); Conhecimentos em Python e/ou R.
Habilidades esperadas: Foco em resultados, proatividade, resiliência, discrição, além de capacidade de liderança, comunicação, gerenciamento, autonomia, capacidade de articulação e integração.
Cientista de Dados Arbeitgeber: Digisystem
Als Arbeitgeber bieten wir eine dynamische und unterstützende Arbeitsumgebung für Datenwissenschaftler, die in einem innovativen Team arbeiten möchten. Unsere Unternehmenskultur fördert kontinuierliches Lernen und persönliche Entwicklung, während wir gleichzeitig spannende Projekte in einer modernen Infrastruktur umsetzen. Darüber hinaus profitieren unsere Mitarbeiter von flexiblen Arbeitszeiten und der Möglichkeit, an der Gestaltung zukunftsweisender Lösungen in einem wachsenden Unternehmen teilzuhaben.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Cientista de Dados 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 Digisystem 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 Cientista de Dados 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 Cientista de Dados bei Digisystem gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Digisystem 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 Digisystem entscheidend sein!
