Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und pflege Machine Learning Modelle zur Optimierung von Werbekampagnen.
- Unternehmen: Innovatives Unternehmen im Bereich datengetriebenes Advertising mit remote Arbeitskultur.
- Vorteile: Flexibles Arbeiten, wettbewerbsfähiges Gehalt und Entwicklungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Dynamisches Team mit Möglichkeiten zur persönlichen und beruflichen Weiterentwicklung.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Werbung mit modernster Technologie und echten Daten.
- Qualifikationen: 2-4 Jahre Erfahrung in Data Science und starke analytische Fähigkeiten.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 45000 - 65000 € pro Jahr.
Simulmedia ist ein Vorreiter in der Welt der datengestützten Werbung, bekannt für seinen innovativen Ansatz zur Optimierung von Anzeigenplatzierungen und Kampagneneffektivität durch Analytik und maschinelles Lernen. Unsere Mission ist es, den Werbesektor zu revolutionieren, indem wir Marken ermöglichen, ihre Zielgruppen effektiver zu erreichen.
Wir suchen einen motivierten Middle Data Scientist, der unser Data Science-Team verstärkt. Der ideale Kandidat hat solide Erfahrung mit überwachten maschinellen Lernverfahren, starke analytische Fähigkeiten und ist vertraut im Umgang mit realen, großangelegten Daten. In dieser Rolle werden Sie dazu beitragen, maschinelle Lernmodelle zu entwickeln, zu verbessern und zu warten, die unsere Werbeprodukte und Geschäftsentscheidungen unterstützen.
Diese Position ist in der Ukraine angesiedelt. Das Team arbeitet hauptsächlich remote, mit gelegentlichen persönlichen Treffen im Büro in Kiew oder Lwiw.
Hauptverantwortlichkeiten:- Entwicklung und Wartung von überwachten maschinellen Lernmodellen zur Unterstützung von Anzeigenzielgruppen, Messung und Kampagnenoptimierung.
- Durchführung von Datenanalysen, Datenvalidierung und Merkmalsengineering an großen und komplexen Datensätzen.
- Zusammenarbeit mit Produkt-, Ingenieur- und Analytikteams, um Geschäftsbedürfnisse in datengestützte Lösungen zu übersetzen.
- Bewertung der Modellleistung mit geeigneten Metriken und Iteration von Modellverbesserungen.
- Unterstützung von Optimierungs- und Experimentierungsbemühungen im Zusammenhang mit der Werbeleistung.
- Hilfe beim Bereitstellen von Modellen in der Produktion in Zusammenarbeit mit Ingenieurteams.
- Überwachung der Modellleistung und Unterstützung bei der Fehlersuche in der Produktion.
- Kommunikation von Ergebnissen, Erkenntnissen und Einschränkungen an sowohl technische als auch nicht-technische Stakeholder.
- Aktualisierung über die besten Praktiken der Branche im Bereich Data Science und maschinelles Lernen.
- Bildung: Bachelor- oder Masterabschluss in Informatik, Statistik, Mathematik, Ingenieurwesen oder einem verwandten Bereich.
- Erfahrung: 2-4 Jahre Erfahrung in Data Science, maschinellem Lernen oder einer verwandten analytischen Rolle.
- Erfahrung: Praktische Erfahrung in der Anwendung von maschinellem Lernen auf reale Geschäftsprobleme.
- Beherrschung von Python.
- Solide Erfahrung mit SQL und relationalen Datenbanken.
- Erfahrung mit Bibliotheken für maschinelles Lernen wie scikit-learn. Erfahrung mit TensorFlow oder PyTorch ist von Vorteil.
- Gutes Verständnis von Techniken des überwachten Lernens wie lineare Regression, logistische Regression und baumbasierte Modelle einschließlich Entscheidungsbäume, Random Forests und Gradient Boosting.
- Erfahrung mit Datenmanipulation und -analyse unter Verwendung von pandas und NumPy.
- Vertrautheit mit Techniken zur Modellevaluation und Leistungsmetriken.
- Grundlegendes Verständnis für die Arbeit mit Produktionssystemen oder Pipelines für maschinelles Lernen ist von Vorteil.
- Starke analytische und problemlösende Fähigkeiten.
- Fähigkeit, unabhängig zu arbeiten und gleichzeitig im Team zu kooperieren.
- Klare Kommunikationsfähigkeiten und die Fähigkeit, technische Konzepte einfach zu erklären.
- Starke organisatorische Fähigkeiten und Aufmerksamkeit für Details.
- Komfortable Kommunikation mit Teams in den USA.
Middle Data Scientist Arbeitgeber: Dormont Manufacturing Co
Simulmedia ist ein herausragender Arbeitgeber, der innovative Lösungen im Bereich datengetriebenes Marketing bietet. Mit einer flexiblen Remote-Arbeitskultur und der Möglichkeit, gelegentlich in unseren Büros in Kiew oder Lwiw zusammenzukommen, fördern wir eine dynamische Teamumgebung, die Kreativität und Zusammenarbeit schätzt. Unsere Mitarbeiter profitieren von kontinuierlichen Wachstums- und Entwicklungsmöglichkeiten in einem sich ständig weiterentwickelnden Sektor, der auf modernste Technologien setzt.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Middle Data Scientist 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 Middle Data Scientist 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 Middle Data Scientist 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!
