Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle mathematisch fundierte Modelle und optimiere Datenanalysen für Unternehmensinsights.
- Unternehmen: Innovatives Unternehmen mit Fokus auf Datenwissenschaft und analytische Lösungen.
- Vorteile: Flexible Arbeitszeiten, großzügige Urlaubsregelungen und ein starkes 401(k)-Programm.
- Weitere Informationen: Wachstumsorientierte Umgebung mit Fokus auf persönliche Entwicklung und Teamarbeit.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Datenanalyse und arbeite an spannenden Projekten im Remote-Umfeld.
- Qualifikationen: 4-5 Jahre Erfahrung in der Datenwissenschaft und ein Abschluss in einem quantitativen Fachgebiet.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 85000 € pro Jahr.
Wir suchen einen Data Scientist, der unserem Kernteam für Panelwissenschaften beitritt. Unser Team widmet sich dem Aufbau einer kompromisslosen, mathematisch rigorosen einzigen Quelle der Wahrheit für Unternehmensverbraucheranalyse. In dieser Rolle arbeiten Sie an einer hochentwickelten Datenengine, die grundlegende statistische Modellierung, komplexe Dateninfrastruktur und fortschrittliche analytische Produktarchitektur verbindet. Ob Ihre tiefgehende Expertise in der Verfeinerung grundlegender statistischer Baselines, der Optimierung schwerer Rechenmodelle oder der Architektur skalierbarer Logikbibliotheken liegt, Sie werden einen erheblichen Einfluss darauf haben, wie unternehmensweite Verbraucherinsights bereitgestellt werden.
Diese Position ist remote-freundlich und kann in NYC (wo sich unser Hauptsitz befindet), einem unserer Bürostandorte oder überall sonst in den Vereinigten Staaten ausgeübt werden. Je nach Standort der Remote-Arbeit könnte das Einkommen jedoch der New Yorker Staatssteuer unterliegen. Wir erwarten Arbeitszeiten an der Ostküste.
Verantwortlichkeiten
- Statistische Modellierung & Verteilungsoptimierung: Entwerfen, validieren und implementieren Sie robuste, skalierbare Optimierungsrahmen und Verteilungsmodelle, um die vollständige mathematische Integrität über nachgelagerte Metriken sicherzustellen.
- Methodologie & Panel-Grundlagen: Erforschen und führen Sie komplexe Methodologien aus, bewerten Sie methodologische Abwägungen und implementieren Sie fortschrittliche statistische Verfahren.
- Analytische Logik & Governance: Arbeiten Sie funktionsübergreifend zusammen, um Ad-hoc-Code in standardisierte, versionskontrollierte Vorlagen und logische Bibliotheken zu überführen, und stellen Sie sicher, dass Analysen sauber strukturiert sind, um verschiedene Produktoberflächen zu unterstützen, von interaktiven Dashboards bis hin zu LLM-gesteuerten Anwendungen.
- Infrastruktur & Leistungsoptimierung: Arbeiten Sie eng mit der Datenengineering-Abteilung zusammen, um die Code-Leistung zu optimieren und analytische Workflows zu skalieren, und helfen Sie dabei, komplexe statistische Berechnungen von Standarddatenbankabfragen in effiziente, produktionsgerechte Cloud-Computing-Architekturen zu überführen.
Qualifikationen
- Erfahrung: 4–5 Jahre professionelle Erfahrung im Bereich Data Science; 2–3 Jahre mit einem fortgeschrittenen Abschluss.
- Bildung: Bachelor-Abschluss in einem stark quantitativen Bereich (Statistik, Wirtschaft, Physik, Mathematik, Ingenieurwesen oder einem verwandten Fachgebiet). Ein Master-Abschluss wird stark bevorzugt.
- Mathematische Kompetenz: Außergewöhnliche Expertise im Umgang mit, Modellieren und Optimieren von statistischen Verteilungen.
- Technologischer Stack: Fortgeschrittene Kenntnisse in Python oder R und Expertenniveau in SQL.
- Wichtige Vorteile (großes Plus): Direkte Erfahrung mit Paneldaten oder longitudinalen Verbraucherdaten. Praktische Erfahrung in der Analyse von Belegdaten oder transaktionsbezogenen Verbraucherdaten. Erfahrung mit Databricks und der Skalierung fortschrittlicher Rechenlasten.
Vorteile
Wir kümmern uns um Ihr persönliches Leben, und das meinen wir ernst. Wir bieten flexible Arbeitszeiten, flexiblen Urlaub, eine großzügige 401(k)-Zuschussregelung, Elternzeit, Teamevents, ein Wellness-Budget, Lernrückerstattungen und mehr! Ihr Wachstum bei YipitData wird durch den Einfluss bestimmt, den Sie ausüben, nicht durch Dienstjahre, unnötige Präsenz oder Büro-Politik. Jeder bei YipitData hat die Möglichkeit zu lernen, sich selbst zu verbessern und seine Fähigkeiten in einer Umgebung zu meistern, die auf Eigenverantwortung, Respekt und Vertrauen basiert.
Das jährliche Zielgehalt für diese Position wird auf bis zu 170.000 USD + Bonuselement geschätzt. Das endgültige Angebot kann von verschiedenen Faktoren abhängen, einschließlich, aber nicht beschränkt auf die Erfahrung, das Wissen, die Fähigkeiten und die Fähigkeiten des Bewerbers sowie interne Teambenchmarks. Das Vergütungspaket umfasst auch Eigenkapital.
Standort & Remote-Arbeit
Diese Rolle kann vollständig remote innerhalb der Vereinigten Staaten ausgeführt werden. Unser US-Hauptsitz befindet sich in NYC, und wir haben auch Bürostandorte in Austin, Miami, Denver, Mountain View und Seattle. Wenn die Remote-Arbeit außerhalb dieser Büros durchgeführt wird, kann das Einkommen der New Yorker Staatssteuer unterliegen.
Visaanforderungen
Bitte beachten Sie, dass wir für diese Position keine Kandidaten berücksichtigen können, die derzeit oder in Zukunft ein Visum benötigen.
EEO-Erklärung
Wir setzen uns für Chancengleichheit bei der Beschäftigung ein, unabhängig von Rasse, Hautfarbe, Abstammung, Religion, Geschlecht, nationaler Herkunft, sexueller Orientierung, Alter, Familienstand, Behinderung, Geschlecht, Geschlechtsidentität oder -ausdruck oder Veteranenstatus. Wir sind stolz darauf, ein Arbeitgeber mit gleichen Chancen zu sein.
Data Scientist, Corporate Arbeitgeber: Dormont Manufacturing Co
Dormont Manufacturing Co ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern in Genf die Möglichkeit bietet, an der Weiterentwicklung der SonarQube-Plattform zu arbeiten. Mit einer flexiblen Arbeitsweise, die sowohl Büro- als auch Remote-Tage umfasst, fördert das Unternehmen eine Kultur der Vielfalt und des kontinuierlichen Lernens, während es gleichzeitig spannende Wachstumschancen in einem dynamischen Umfeld bietet.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Data Scientist, Corporate 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 Dormont Manufacturing Co 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 Scientist, Corporate 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 Scientist, Corporate bei Dormont Manufacturing Co gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Dormont Manufacturing Co 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 Dormont Manufacturing Co entscheidend sein!
