Auf einen Blick
- Aufgaben: Bringe deine Expertise in Rechenzentren ein und arbeite an nachhaltigen Lösungen.
- Unternehmen: Isometric, ein innovatives Unternehmen im Bereich Klimaschutz mit einem engagierten Team.
- Vorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, flexible Arbeitszeiten und die Möglichkeit, einen echten Unterschied zu machen.
- Weitere Informationen: Dynamisches Umfeld mit großartigen Entwicklungsmöglichkeiten und einem starken Fokus auf Teamarbeit.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Rechenzentrumsnachhaltigkeit und arbeite mit führenden Unternehmen zusammen.
- Qualifikationen: Erfahrung in Rechenzentren und Kenntnisse in Kohlenstoff- und Energieabrechnung.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Isometric ist der KI-nativen Zertifizierer von Klimaschutzlösungen. Wir kombinieren wissenschaftliche Strenge mit erstklassiger Technologie, um das Kapital und das Vertrauen zu erschließen, die notwendig sind, um den Klimawandel umzukehren. Unsere Kunden, darunter Microsoft und Google, vertrauen uns, um ihnen zu helfen, Greenwashing zu vermeiden. Wir suchen nach Machern mit einer Handlungsorientierung. Unser Team ist brillant und kümmert sich (sehr). Schließen Sie sich uns für die wirkungsvollste Rolle Ihrer Karriere an – und dem besten Job, den Sie je hatten.
Was ist der Job?
Bringen Sie Fachwissen über Rechenzentren in ein schnelllebiges neues Gebiet ein. Helfen Sie uns, 0→1 bei der Nachhaltigkeit von Rechenzentren zu erreichen. Sie werden unsere interne Autorität darüber sein, wie Rechenzentren tatsächlich Energie verbrauchen, Kühlung verwalten und ihren Kohlenstoff bilanzieren – und Sie bringen die Strenge und Verteidigungsfähigkeit mit, für die Isometric bekannt ist.
Führen Sie tiefgehende Entdeckungen mit Betreibern, Käufern und dem Markt durch. Sprechen Sie mit Hyperscalern, Colocation-Anbietern, Energieteams und Unternehmenskäufern. Kartieren Sie, wo die heutigen Berichterstattungen und Zertifizierungen versagen, wo die echten Messprobleme liegen und wo ein vertrauenswürdiges Register das Spiel verändern kann.
Testen Sie, was gut aussieht. Arbeiten Sie mit unseren Wissenschafts-, Produkt- und Commercial-Teams zusammen, um zu erkunden, wie die Nachhaltigkeit von Rechenzentren strenger gemessen und verifiziert werden könnte. Testen Sie Ideen an realen Einrichtungen und Daten und lernen Sie schnell von Betreibern und Käufern.
Helfen Sie uns, die ersten Kunden zu gewinnen. Arbeiten Sie eng mit dem Commercial-Team zusammen, um den Wertvorschlag zu formulieren, vor Betreibern und Käufern zu treten und technische Strenge in Berichte und Bewertungen zu übersetzen, denen Entscheidungsträger vertrauen und für die sie bezahlen. Sie sind ebenso komfortabel damit, die Arbeit zu produzieren, wie Sie erklären, warum sie wichtig ist.
Worauf wir achten:
- Tiefe Fachkenntnisse über Rechenzentren. Sie verstehen, wie Rechenzentren auf technischer Ebene funktionieren (Stromverbrauch, Kühlung, PUE/WUE, Netzanschluss und Energiebeschaffung), idealerweise aus Erfahrung im Betrieb, Design, Beratung oder Auditierung von Einrichtungen.
- Strenge bei der Kohlenstoff- und Energieabrechnung. Sie sind vertraut mit GHG-Abrechnung (Scope 1/2/3), verkörperten vs. operationellen Emissionen und den schwierigen Aspekten: marktbasierte vs. standortbasierte Methoden, 24/7 kohlenstofffreie Energieabgleich und wo die Zahlen manipuliert werden.
- Eine Erfolgsbilanz echter Ergebnisse. Sie haben Arbeiten produziert, die in der Branche ernst genommen werden. Sie haben Rechenzentren geholfen, Genehmigungen und Zertifizierungen zu sichern, Audits zu bestehen und Nachhaltigkeitsberichte zu schreiben – oder Sie haben eng genug beraten, um dies zu tun.
- Hohe Eigenverantwortung, kommerziell orientiert. Sie können unabhängig ein neues Gebiet erarbeiten und es unter hoher Unsicherheit vorantreiben, mit einer starken Handlungsorientierung. Sie sind besessen von Entdeckungen und ein überzeugender Partner für das Commercial-Team bei der Formulierung des Angebots und beim Gewinnen der ersten Kunden.
Data Centre Consultant Arbeitgeber: Doist
Keyfactor ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern in der Schweiz (Zürich) oder im Vereinigten Königreich (Remote) eine dynamische und unterstützende Arbeitsumgebung bietet. Mit einem starken Fokus auf Mitarbeiterentwicklung und strategischen Partnerschaften fördert das Unternehmen eine Kultur der Zusammenarbeit und Innovation, die es den Mitarbeitern ermöglicht, ihre Karriereziele zu erreichen und gleichzeitig einen bedeutenden Beitrag zum Unternehmenswachstum zu leisten.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Data Centre Consultant 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 Doist 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 Data Centre Consultant 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 Data Centre Consultant bei Doist gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Doist 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 Doist entscheidend sein!
