Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle prädiktive Data Science Modelle und arbeite in interdisziplinären Teams.
- Unternehmen: Innovatives Unternehmen mit starkem Fokus auf Daten und KI.
- Vorteile: Flexible Arbeitszeiten, mobiles Arbeiten, 30 Urlaubstage und finanzielle Vorteile.
- Weitere Informationen: Moderne Arbeitsplätze und zahlreiche Freizeitmöglichkeiten auf dem Campus.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft mit Daten und bringe deine Ideen aktiv ein.
- Qualifikationen: Erfahrung in Data Science, Kenntnisse in Python oder R und Cloud-Technologien.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 45000 - 65000 € pro Jahr.
Das erwartet Dich:
- Auf Basis unserer umfangreichen Datengrundlage entwickelst Du in fachbereichsübergreifenden Teams erklärbare Data Science Modelle mit Schwerpunkt auf prädiktiven Methoden zur Entscheidungsunterstützung unserer Fachbereiche entlang der gesamten Wertschöpfungskette.
- Du übernimmst Verantwortung in Data Science-Projekten von der Anforderungsanalyse über die Modellierung bis hin zur Umsetzung, Betrieb und Kommunikation der Ergebnisse.
- Du gestaltest die kontinuierliche Weiterentwicklung unserer Big Data- und Data Science-Architektur auf Azure aktiv mit und implementierst skalierbare, automatisierte Analytics- und Machine Learning Pipelines.
- Du bringst Deine Expertise und Ideen aktiv ein, um die strategische und operative Ausrichtung unserer Fachbereiche datengetrieben weiterzuentwickeln.
- Kontinuierliche Weiterentwicklung durch Schulungen und Expertenaustausch.
Das bringst Du mit:
- Praktische Erfahrung als Data Scientist im Unternehmen, idealerweise mit Fokus auf Forecasting-Methoden und Zeitreihenanalysen.
- Ein abgeschlossenes Studium im Bereich Statistik, Wirtschaftswissenschaften, Data Science, Informatik oder verwandten Fachrichtungen mit entsprechender Vertiefung.
- Sehr gute Kenntnisse in Python oder R, sowie im Umgang mit Spark, SQL und Cloud-Technologien wie Microsoft Azure oder AWS, Databricks oder vergleichbaren Plattformen.
- Erfahrung in der Projektarbeit und der Zusammenarbeit mit Stakeholdern aus unterschiedlichen Fachbereichen.
- Kommunikationsstärke sowie die Fähigkeit, komplexe Analysen verständlich und zielgerichtet zu vermitteln.
- Die Begeisterung für den geschäftlichen Mehrwert von Data Science und KI sowie die Freude, neue Ideen voranzutreiben.
Freu Dich auf:
- Job & Familie: Wir leben ein starkes Miteinander am Campus. Gleichzeitig bieten wir Dir mobiles Arbeiten nach Absprache, flexible Arbeitszeiten bei einer 37,5-Stunden-Woche und einer Kita direkt auf dem Campus.
- Finanzielle Vorteile: Urlaubs- und Weihnachtsgeld, betriebliche Altersvorsorge, vermögenswirksame Leistungen, Corporate Benefits, Personalrabatt und Bike-Leasing.
- Wohlfühlfaktor: 30 Urlaubstage, kostenloses Fitnessstudio auf dem Campus, moderne Arbeitsplätze, mehrere Coffee Hubs und Food-Spots mit frischen Menüs.
- Enge Zusammenarbeit: Mit anderen Abteilungen, Datenarchitekt*innen und Engineers.
- Family Fun: Interne Events und Aktivitäten auf dem Campus mit Boule-Bahn, Padel-Court und Multispielfeld.
- Ein herzliches Willkommen: Mit strukturiertem Onboarding, regelmäßigen Feedback-Gesprächen und individuellen Weiterentwicklungsmöglichkeiten.
Data Scientist mit Schwerpunkt Sortimentsmanagement Arbeitgeber: Ernsting's family
Als Arbeitgeber bieten wir Dir die Möglichkeit, in einem dynamischen und innovativen Umfeld zu arbeiten, das auf Teamarbeit und kontinuierliche Weiterbildung setzt. Mit flexiblen Arbeitszeiten, der Option auf mobiles Arbeiten und einer Kita direkt auf dem Campus unterstützen wir die Vereinbarkeit von Beruf und Familie. Zudem profitierst Du von attraktiven finanziellen Vorteilen und einem modernen Arbeitsplatz, der Raum für kreative Ideen und persönliche Entwicklung bietet.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Data Scientist mit Schwerpunkt Sortimentsmanagement erhalten könnten
✨Tipp Nummer 1
Netzwerken ist der Schlüssel! Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit anderen Data Scientists und Fachleuten in Kontakt zu treten. Teile deine Projekte und Ideen, um sichtbar zu werden und vielleicht sogar Empfehlungen zu erhalten.
✨Tipp Nummer 2
Bereite dich auf Vorstellungsgespräche vor, indem du häufige Fragen zu Data Science und spezifischen Tools wie Python oder Azure übst. Zeige, dass du nicht nur die Theorie beherrschst, sondern auch praktische Lösungen anbieten kannst.
✨Tipp Nummer 3
Sei proaktiv und zeige Initiative! Wenn du eine interessante Stelle siehst, bewirb dich direkt über unsere Website. Lass uns wissen, warum du die perfekte Ergänzung für unser Team bist und bringe deine Ideen ein.
✨Tipp Nummer 4
Bleib am Ball und bilde dich weiter! Nimm an Workshops oder Online-Kursen teil, um deine Fähigkeiten in prädiktiven Methoden und Machine Learning zu vertiefen. Das zeigt dein Engagement und deine Leidenschaft für Data Science.
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Data Scientist mit Schwerpunkt Sortimentsmanagement mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Mach es persönlich!:Zeig uns, wer du bist! Verwende in deinem Anschreiben eine persönliche Ansprache und erzähle uns, warum du dich für die Stelle als Data Scientist interessierst. Das macht deine Bewerbung einzigartig und hebt dich von anderen ab.
Betone deine Erfahrungen:Erzähle uns von deinen praktischen Erfahrungen im Bereich Data Science, besonders wenn du mit prädiktiven Methoden oder Zeitreihenanalysen gearbeitet hast. Zeige auf, wie du in der Vergangenheit Probleme gelöst hast und welche Tools du dabei verwendet hast.
Sei klar und strukturiert:Achte darauf, dass deine Bewerbung gut strukturiert ist. Verwende klare Absätze und Überschriften, um deine Qualifikationen und Erfahrungen übersichtlich darzustellen. So können wir schnell erkennen, was du zu bieten hast!
Bewirb dich über unsere Website:Wir empfehlen dir, deine Bewerbung direkt über unsere Website einzureichen. So stellst du sicher, dass sie schnell bei uns ankommt und du alle notwendigen Informationen bereitstellst. Wir freuen uns auf deine Unterlagen!
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Ernsting's family vorbereitet
✨Verstehe die Anforderungen
Mach dir ein genaues Bild von den Anforderungen der Stelle. Lies die Jobbeschreibung sorgfältig durch und überlege, wie deine Erfahrungen und Fähigkeiten zu den geforderten Kompetenzen passen. So kannst du gezielt auf die Erwartungen des Unternehmens eingehen.
✨Bereite konkrete Beispiele vor
Überlege dir spezifische Projekte oder Situationen aus deiner bisherigen Berufserfahrung, die deine Fähigkeiten als Data Scientist unter Beweis stellen. Sei bereit, diese Beispiele zu erläutern, insbesondere in Bezug auf prädiktive Methoden und die Zusammenarbeit mit verschiedenen Fachbereichen.
✨Technisches Know-how demonstrieren
Stelle sicher, dass du deine Kenntnisse in Python, R, SQL und Cloud-Technologien wie Azure oder AWS klar kommunizierst. Bereite dich darauf vor, technische Fragen zu beantworten oder sogar kleine Aufgaben zu lösen, um deine Fähigkeiten zu zeigen.
✨Kommunikationsfähigkeiten betonen
Da die Position auch die Kommunikation komplexer Analysen erfordert, solltest du darauf achten, wie du deine Ideen und Ergebnisse präsentierst. Übe, komplizierte Konzepte einfach und verständlich zu erklären, damit du zeigst, dass du nicht nur technisch versiert, sondern auch ein guter Kommunikator bist.
