Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle prädiktive Modelle und analysiere große Datensätze für wertvolle Erkenntnisse.
- Unternehmen: Wir sind ein innovatives Unternehmen, das KI-Lösungen für verschiedene Branchen anbietet.
- Vorteile: Flexible Arbeitszeiten, Homeoffice-Möglichkeiten und spannende Corporate Events warten auf dich.
- Weitere Informationen: Du wirst Teil eines kreativen Teams, das innovative Datenprodukte entwickelt.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Datenanalyse und arbeite in einem dynamischen Team mit großem Einfluss.
- Qualifikationen: Masterabschluss in einem quantitativen Bereich und Erfahrung als Data Scientist sind erforderlich.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 43200 - 84000 € pro Jahr.
Aufgaben
- Als Data Scientist entwickelst du prädiktive Modelle und erweiterte Analysen, um wertvolle Erkenntnisse aus umfangreichen Datensätzen zu gewinnen.
- Du erstellst automatisierte Berichte, die die Leistung unserer KI-Systeme überwachen und Stakeholder:innen den geschaffenen Mehrwert transparent machen.
- Du entwickelst innovative Datenprodukte und Visualisierungen, die datenbasierte Entscheidungen auf allen Organisationsebenen unterstützen.
- Außerdem testest und validierst du KI-Modelle umfassend, um Zuverlässigkeit und Genauigkeit unter verschiedensten Bedingungen sicherzustellen.
- Du kommunizierst technische Ergebnisse und Empfehlungen verständlich an nicht-technische Stakeholder:innen.
Anforderungen
- Du bringst ein abgeschlossenes Masterstudium in einem quantitativen Bereich (z. B. Statistik, Informatik, Operations Research) oder eine vergleichbare Qualifikation mit.
- Du verfügst idealerweise über mindestens 2 Jahre praktische Erfahrung als Data Scientist oder in einer ähnlichen Rolle.
- Du besitzt sehr gute Kenntnisse in Python und Azure Cloud Services.
- Erfahrungen mit Reporting-Tools wie Tableau konntest du bereits sammeln oder du bringst die Motivation mit, dir diese schnell anzueignen.
- Für Statistik und maschinelles Lernen kannst du dich begeistern.
- In der Kommunikation auf Englisch fühlst du dich sicher, um effektiv in einem internationalen Umfeld zu arbeiten.
- Du besitzt die Fähigkeit, komplexe technische Konzepte in umsetzbare Geschäftsempfehlungen zu übersetzen.
Data Scientist (m/w/d) Arbeitgeber: enercity
Enercity in Österreich bietet eine dynamische und unterstützende Arbeitsumgebung, die auf Teamarbeit und kontinuierliche Weiterbildung setzt. Als Energiemarkt-Trader profitieren Sie von flexiblen Arbeitszeiten im 24/7 Schichtdienst und haben die Möglichkeit, an innovativen Projekten im Bereich Portfolio-Management teilzunehmen. Unsere Unternehmenskultur fördert persönliches Wachstum und bietet zahlreiche Entwicklungsmöglichkeiten in einem zukunftsorientierten Sektor.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Data Scientist (m/w/d) erhalten könntest
✨Tip Nummer 1
Netzwerke sind entscheidend! Suche nach Veranstaltungen oder Meetups in deiner Nähe, die sich auf Data Science und KI konzentrieren. Dort kannst du wertvolle Kontakte knüpfen und möglicherweise sogar Insider-Informationen über offene Stellen bei uns erhalten.
✨Tip Nummer 2
Nutze Online-Plattformen wie LinkedIn, um dich mit anderen Data Scientists zu vernetzen. Teile deine Projekte und Erfolge, um auf dich aufmerksam zu machen. Oftmals werden Stellen über persönliche Empfehlungen vergeben.
✨Tip Nummer 3
Bleibe auf dem neuesten Stand der Technologien und Trends im Bereich Data Science. Nimm an Webinaren oder Online-Kursen teil, um deine Kenntnisse in Python, Azure und Reporting-Tools wie Tableau zu vertiefen. Das zeigt dein Engagement und deine Bereitschaft zur Weiterbildung.
✨Tip Nummer 4
Bereite dich darauf vor, technische Konzepte einfach zu erklären. Übe, komplexe Datenanalysen und deren Ergebnisse so zu kommunizieren, dass auch Nicht-Techniker sie verstehen. Dies ist eine Schlüsselkompetenz, die wir bei StudySmarter sehr schätzen.
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Data Scientist (m/w/d) mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Verstehe die Anforderungen:Lies die Stellenbeschreibung sorgfältig durch und achte auf die geforderten Qualifikationen und Erfahrungen. Stelle sicher, dass du alle relevanten Punkte in deiner Bewerbung ansprichst.
Hebe deine technischen Fähigkeiten hervor:Betone deine Kenntnisse in Python und Azure Cloud Services sowie deine Erfahrungen mit Reporting-Tools wie Tableau. Zeige konkrete Beispiele, wie du diese Fähigkeiten in der Vergangenheit angewendet hast.
Kommuniziere klar und verständlich:Da du technische Ergebnisse an nicht-technische Stakeholder:innen kommunizieren musst, achte darauf, dass deine Bewerbung klar und verständlich ist. Vermeide zu viele Fachbegriffe und erkläre komplexe Konzepte einfach.
Motivationsschreiben:Füge ein Motivationsschreiben hinzu, in dem du erklärst, warum du dich für die Position interessierst und was dich an der Arbeit als Data Scientist begeistert. Zeige deine Leidenschaft für Statistik und maschinelles Lernen.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei enercity vorbereitet
✨Verstehe die Rolle des Data Scientists
Mach dich mit den spezifischen Aufgaben eines Data Scientists vertraut, insbesondere mit prädiktiven Modellen und der Analyse großer Datensätze. Sei bereit, Beispiele aus deiner bisherigen Erfahrung zu teilen, die deine Fähigkeiten in diesen Bereichen demonstrieren.
✨Bereite dich auf technische Fragen vor
Erwarte technische Fragen zu Python, Azure Cloud Services und Reporting-Tools wie Tableau. Übe, wie du deine Kenntnisse und Erfahrungen in diesen Technologien klar und präzise präsentieren kannst.
✨Kommunikation ist der Schlüssel
Da du technische Ergebnisse an nicht-technische Stakeholder kommunizieren musst, übe, komplexe Konzepte einfach und verständlich zu erklären. Bereite Beispiele vor, wie du dies in der Vergangenheit erfolgreich gemacht hast.
✨Zeige deine Begeisterung für Statistik und maschinelles Lernen
Teile deine Leidenschaft für Statistik und maschinelles Lernen während des Interviews. Diskutiere aktuelle Trends oder Projekte, an denen du gearbeitet hast, um dein Engagement und deine Expertise in diesem Bereich zu zeigen.
