Auf einen Blick
- Aufgaben: Analysiere Daten und entwickle innovative Lösungen zur Optimierung von Betriebsabläufen.
- Unternehmen: FINN, eine dynamische Plattform für Auto-Abonnements mit einem positiven Einfluss auf die Umwelt.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, persönliche Entwicklungsbudgets und flexible Arbeitszeiten.
- Weitere Informationen: Offene Community, spannende Team-Events und Unterstützung bei Visa und Umzug.
- Warum dieser Job: Werde Teil eines wachsenden Startups und forme die Zukunft der Mobilität.
- Qualifikationen: Master-Abschluss in einem relevanten Bereich und 3+ Jahre Erfahrung in operationslastigen Umgebungen.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 55000 - 70000 € pro Jahr.
Über FINN
FINN ist eine unabhängige Plattform für Auto-Abonnements von über 30 Marken. Abonnieren Sie ein Auto mit nur wenigen Klicks und es wird direkt zu Ihnen nach Hause geliefert: FINN bietet einen sorgenfreien Service und kümmert sich um Versicherung, Finanzierung, Registrierung, Steuern und Wartung. FINN unterstützt auch den Klimaschutz, indem es zertifizierte Klimaschutzprojekte fördert und somit den CO2-Fußabdruck jedes Fahrzeugs aller Antriebsarten ausgleicht – von der Produktion bis zu jedem gefahrenen Kilometer. FINN wurde 2019 in München gegründet. Die Mission: einen positiven Einfluss auf Menschen, Organisationen und den Planeten durch reibungslose Mobilität zu haben.
Ihre Rolle
Als Data Scientist in Operations sind Sie an vorderster Front dabei, wie FINN seine operative Infrastruktur optimiert und skalierbar macht. Sie nutzen fortschrittliche Prognose- und Optimierungsmodelle, um den Kapazitätsbedarf vorherzusagen, die effiziente Ressourcenzuteilung voranzutreiben und operationale Herausforderungen zu lösen, die direkte Auswirkungen auf das Geschäft haben. Ihre Arbeit wird verborgene Muster aufdecken, die Auswirkungen operativer Strategien validieren und umsetzbare Empfehlungen an das Operationsteam liefern. Diese Rolle ist perfekt für einen proaktiven Problemlöser, der an der Schnittstelle von Data Science und Logistik gedeiht und leidenschaftlich daran interessiert ist, operationale Komplexität in skalierbare, datengestützte Lösungen umzuwandeln.
Warum FINN?
- Mit massivem Wachstumspotenzial ermöglicht FINN Ihnen, sich schnell zu entwickeln und in einer hochmotivierenden Startup-Umgebung mit ehrgeizigen Herausforderungen in funktionsübergreifenden Teams erfolgreich zu sein.
- Wettbewerbsfähiges Festgehalt und virtuelle Unternehmensanteile, sowie ein jährliches persönliches Entwicklungsbudget von 1.500 € und eine attraktive betriebliche Altersvorsorge.
- Visa- und Umzugshilfe für Sie und Ihre Familie.
- Flexible Arbeitszeiten, Kindergartenbeihilfe (bis zu 300 € pro Kind und Monat).
- Zugang zu vergünstigten Fitnessstudio-Mitgliedschaften und einer Reihe attraktiver Mobilitätsvorteile – von exklusiven Angeboten für FINN-Fahrzeuge bis hin zu anderen flexiblen Pendeloptionen.
- Eine aufgeschlossene Gemeinschaft, die Sie vom ersten Tag an willkommen heißt, und lustige Teamevents mit großartigen Kollegen.
Ihre Verantwortlichkeiten
- Datengetriebene Erkenntnisse generieren: Führen Sie tiefgehende Datenanalysen durch, um operationale Muster, Kapazitätsdynamiken und Ressourcennutzung zu verstehen und umsetzbare Erkenntnisse zu liefern, die Effizienzverbesserungen vorantreiben.
- Proof-of-Concepts aufbauen und validieren: Entwickeln Sie POCs für innovative operationale Strategien, testen und validieren Sie deren Auswirkungen auf wichtige Leistungskennzahlen.
- Fortgeschrittene Optimierungsmodelle entwerfen und verwalten: Erstellen und pflegen Sie Prognose- und Optimierungsmodelle unter Verwendung von Techniken des maschinellen Lernens und der Operations Research, um skalierbare und effiziente Abläufe sicherzustellen.
- Operationale Strategie gestalten und weiterentwickeln: Nutzen Sie Ihre analytische Expertise, um die operationale Prozesse von FINN zu verfeinern und zu verbessern, um sicherzustellen, dass sie mit Wachstumszielen und Geschäftszielen übereinstimmen.
- Zusammenarbeiten: Arbeiten Sie mit anderen Daten- und Technikteams sowie Stakeholdern im Bereich Operations in einem funktionsübergreifenden Setup zusammen und stimmen Sie Ihre Arbeit mit den Geschäftszielen ab.
Ihr Profil
- Abgeschlossenes Masterstudium in einem relevanten Datenbereich (z.B. Wirtschaftsingenieurwesen, Data Science, Statistik, angewandte Mathematik), ein Doktortitel ist von Vorteil.
- 3+ Jahre Berufserfahrung in operationsintensiven Umgebungen (vorzugsweise Logistik, Lieferkette, Mobilität oder E-Commerce Fulfillment).
- Technische Expertise: Nachweisliche Erfahrung in der Daten- und Zeitreihenanalyse, statistischen Modellierung und Implementierung von Prognose- und Optimierungsmodellen von Grund auf.
- Versiert in Agentic-Entwicklung.
- Versiert im Datenstack: SQL, Python, GCP.
- Operations- und Optimierungsexpertise: Erfahrung im Aufbau und der Bereitstellung von Lösungen zur Kapazitätsplanung, Ressourcenzuteilung oder Logistikoptimierung von Ende zu Ende.
- Stakeholder-Engagement: Geschickt darin, technische Konzepte nicht-technischen Zielgruppen, einschließlich C-Level, zu präsentieren.
- Problemlösung: Außergewöhnliche Fähigkeit, komplexe operationale Probleme zu analysieren und datengestützte Lösungen zu entwickeln.
- Flexibilität: Komfortabel in einem schnelllebigen Umfeld und Anpassung an sich ändernde Prioritäten – Operationen warten nicht.
- Fließend in Englisch. Deutsch ist von Vorteil.
Chancengleichheit für alle
FINN ist ein Arbeitgeber, der Chancengleichheit bietet. Wir schätzen und feiern Vielfalt und setzen uns dafür ein, ein integratives Umfeld für alle Mitarbeiter zu schaffen. Wir stehen allen Gruppen von Menschen offen, ohne Rücksicht auf Alter, Hautfarbe, nationale Herkunft, Rasse, Religion, Geschlecht, sexuelle Orientierung, Geschlechtsidentität und/oder -ausdruck, Familienstand oder andere gesetzlich geschützte Merkmale.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Data Scientist (m/f/x) erhalten könnten
✨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 (m/f/x) 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 (m/f/x) 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!