Senior Data Scientist mit Schwerpunkt Ökonometrie/ Predictive Analytics (gn*)

Senior Data Scientist mit Schwerpunkt Ökonometrie/ Predictive Analytics (gn*)

Frankfurt am Main Vollzeit 60000 - 80000 € / Jahr (geschätzt) Kein Homeoffice möglich
Ernsting's family

Auf einen Blick

  • Aufgaben: Analysiere Daten und entwickle maßgeschneiderte Lösungen für zukunftsorientierte Entscheidungen.
  • Unternehmen: Innovatives Unternehmen mit einem dynamischen BI & Analytics Team.
  • Vorteile: Attraktives Gehalt, flexible Arbeitszeiten und spannende Projekte.
  • Weitere Informationen: Wachstumsorientierte Karrierechancen in einem inspirierenden Team.
  • Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft mit Data Science und KI in einem kreativen Umfeld.
  • Qualifikationen: Erfahrung als Data Scientist und Kenntnisse in Ökonometrie und Machine Learning.

Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.

Du bist Analytiker, Gestalter und hast Lust etwas zu bewegen? Dann bist Du bei uns genau richtig. Unser BI & Analytics Team stellt mit Hilfe von Algorithmen maßgeschneiderte Lösungen bereit, damit Entscheidungen zukunftsorientiert getroffen werden können. Als Partner auf Augenhöhe in den Bereichen Reporting und Analysen wird hier die Zukunft mitgestaltet!

Für unsere Unternehmenszentrale in Coesfeld-Lette (bei Münster) suchen wir einen Senior Data Scientist mit Schwerpunkt Ökonometrie/ Predictive Analytics (gn*).

  • Mehrjährige Berufserfahrung als Data Scientist
  • Ein abgeschlossenes Studium im Bereich Wirtschaftswissenschaften, Mathematik/Statistik oder artverwandte Fächer mit den entsprechenden Vertiefungen (Ökonometrie, Big Data Analytics, Machine Learning)
  • Die Routine auf Cloud-Computing-Plattformen wie Microsoft Azure oder AWS und mit den entsprechenden Analyseinstrumenten, z. B. Spark, SQL, Databricks zu arbeiten
  • Die Vertrautheit mit Regressionsanalysen, Machine-Learning Verfahren sowie Wirksamkeitstests, z. B. Hypothesentests
  • Praxisrelevante Kenntnisse im Umgang mit statistischen Programmiersprachen, vorzugsweise mit Python oder R
  • Erfahrung in der Leitung von Data Science Projekten
  • Die Fähigkeit komplexe Zusammenhänge zu analysieren und diese zielgruppengerecht und klar zu kommunizieren
  • Die Begeisterung für den geschäftlichen Mehrwert von Data Science & KI und die Freude neue Ideen voranzutreiben
Ernsting's family

Kontaktdaten:

Ernsting's family Recruiting-Team

StudySmarter Expertenrat🤫

Wir sind der Meinung, dass du so Senior Data Scientist mit Schwerpunkt Ökonometrie/ Predictive Analytics (gn*) 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 Ernsting's family 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 Senior Data Scientist mit Schwerpunkt Ökonometrie/ Predictive Analytics (gn*) mit Bravour zu bestehen

Ökonometrie
Predictive Analytics
Data Science
Cloud-Computing (Microsoft Azure, AWS)
Spark
SQL
Databricks

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 Senior Data Scientist mit Schwerpunkt Ökonometrie/ Predictive Analytics (gn*) bei Ernsting's family gut geeignet bist.

Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Ernsting's family 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 Ernsting's family entscheidend sein!