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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Transform complex data into insights to support decision-making across various industries.
- Arbeitgeber: Join a digital team that helps clients innovate and thrive in the digital future.
- Mitarbeitervorteile: Enjoy flexible hours, remote work options, and a supportive, multicultural environment.
- Warum dieser Job: Work with top industry players and enhance your skills in a collaborative setting.
- Gewünschte Qualifikationen: Master's degree in a quantitative field; fluent in German and English.
- Andere Informationen: Explore our YouTube channel to learn more about our culture and team.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 36000 - 60000 € pro Jahr.
Übersicht:
Unser Bereich Digital begleitet unsere Kunden auf ihrem Weg in die digitale Zukunft und entwickelt mit ihnen innovative Konzepte und Lösungen. Als Data Scientist transformierst du komplexe Daten in aussagekräftige Erkenntnisse, um Kunden aus verschiedenen Industrien (Automotive, Banking, Versicherungen, Transportation, öffentlicher Sektor) bei ihren Entscheidungsfindungen zu unterstützen.
Aufgaben:
- Entwicklung und Implementierung von datengetriebenen Modellen und Algorithmen, die teilweise auf künstlicher Intelligenz (KI) basieren.
- Erhebung, Verarbeitung und Bereinigung von großen und komplexen Datensätzen.
- Analyse von Daten zur Identifikation von Mustern, Trends und Zusammenhängen.
- Erstellung und Präsentation von Berichten und Dashboards zur Visualisierung von Daten und Ergebnissen.
- Zusammenarbeit mit verschiedenen Teams, um datenbasierte Entscheidungen zu unterstützen.
- Kontinuierliche Verbesserung bestehender Datenprozesse und -strukturen.
Qualifikationen:
- Abgeschlossenes Masterstudium (ggf. Promotion) im Bereich Wirtschaftswissenschaften, Informatik, Physik oder einem vergleichbaren quantitativen Bereich.
- Verhandlungssichere Deutsch- und fließende Englischkenntnisse in der Zusammenarbeit mit Kunden.
Wesentliche Kompetenzen:
- Erfahrungen in den Bereichen Data Science, Data Engineering und Data Analytics.
- Fundierte Kenntnisse in Programmiersprachen wie Python, R oder SQL.
- Vertrautheit mit Datenvisualisierungstools wie Tableau, Power BI oder ähnlichen.
- Kenntnisse in Big-Data-Technologien wie Hadoop, Spark oder ähnlichen sind von Vorteil.
- Starke analytische und problemlösende Fähigkeiten sowie die Fähigkeit, komplexe technische Konzepte verständlich zu kommunizieren.
Benefits:
- Teamwork, Offenheit, Transparenz und Wertschätzung.
- Internationales und multikulturelles Team.
- Gleitzeit, ausführliches Onboarding, Home-Office-Möglichkeiten und zahlreiche Mitarbeiter-Benefits.
- Interne Aus- und Weiterbildungsmöglichkeiten zur Unterstützung deiner persönlichen Entwicklung.
- Ein wertschätzendes Umfeld, in dem deine Erfahrungen und Ideen Gehör finden.
- Unsere Kunden gehören zu den Top-Playern ihrer Branchen.
- Teambuilding und soziale Interaktion sind uns wichtig.
Du willst mehr über uns wissen? Besuche einfach unseren Youtube-Kanal und schau Dir unsere Videos an. Wir freuen uns über Deine Bewerbung und darauf, Dich persönlich kennenzulernen.
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Data Scientist (all genders) Arbeitgeber: Expleo
Kontaktperson:
Expleo HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Data Scientist (all genders)
✨Tip Nummer 1
Nutze dein Netzwerk! Sprich mit ehemaligen Kommilitonen oder Kollegen, die bereits in der Branche arbeiten. Sie können dir wertvolle Einblicke geben und möglicherweise sogar eine Empfehlung aussprechen.
✨Tip Nummer 2
Bleibe auf dem neuesten Stand der Technologien und Trends im Bereich Data Science. Besuche Webinare, nimm an Online-Kursen teil oder folge relevanten Blogs, um deine Kenntnisse zu erweitern und zu zeigen, dass du engagiert bist.
✨Tip Nummer 3
Bereite dich darauf vor, deine analytischen Fähigkeiten in einem praktischen Test oder einer Fallstudie unter Beweis zu stellen. Übe das Lösen von Datenproblemen und das Erstellen von Dashboards, um deine Fähigkeiten zu demonstrieren.
✨Tip Nummer 4
Zeige deine Kommunikationsfähigkeiten! Bereite dich darauf vor, komplexe technische Konzepte einfach und verständlich zu erklären. Dies ist besonders wichtig, da du mit verschiedenen Teams zusammenarbeiten wirst.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Data Scientist (all genders)
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Verstehe die Rolle: Lies die Stellenbeschreibung sorgfältig durch und achte auf die spezifischen Anforderungen und Aufgaben eines Data Scientists. Überlege, wie deine Erfahrungen und Fähigkeiten zu diesen Anforderungen passen.
Hebe relevante Erfahrungen hervor: Betone in deinem Lebenslauf und Anschreiben deine Erfahrungen in Data Science, Data Engineering und Data Analytics. Nenne konkrete Projekte oder Ergebnisse, die du erzielt hast, um deine Fähigkeiten zu untermauern.
Sprich die geforderten Fähigkeiten an: Stelle sicher, dass du in deiner Bewerbung auf die geforderten Programmiersprachen (wie Python, R oder SQL) und Datenvisualisierungstools (wie Tableau oder Power BI) eingehst. Zeige, wie du diese Technologien in der Vergangenheit eingesetzt hast.
Motivationsschreiben: Verfasse ein überzeugendes Motivationsschreiben, in dem du erklärst, warum du dich für diese Position interessierst und wie du zur digitalen Transformation der Kunden beitragen kannst. Betone deine analytischen Fähigkeiten und deine Kommunikationsstärke.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Expleo vorbereitest
✨Verstehe die Branche
Informiere dich über die verschiedenen Industrien, in denen das Unternehmen tätig ist, wie Automotive, Banking und Versicherungen. Zeige im Interview, dass du die Herausforderungen und Trends in diesen Bereichen verstehst und wie deine Datenanalysen dazu beitragen können.
✨Präsentiere deine technischen Fähigkeiten
Bereite Beispiele vor, die deine Kenntnisse in Programmiersprachen wie Python, R oder SQL demonstrieren. Sei bereit, spezifische Projekte zu besprechen, bei denen du datengetriebene Modelle entwickelt hast, und erkläre, wie du komplexe Datensätze verarbeitet hast.
✨Kommunikation ist der Schlüssel
Da du komplexe technische Konzepte verständlich kommunizieren musst, übe, wie du deine Analysen und Ergebnisse klar und prägnant präsentieren kannst. Bereite eine kurze Präsentation oder ein Dashboard vor, um deine Visualisierungsfähigkeiten zu zeigen.
✨Teamarbeit betonen
Das Unternehmen legt Wert auf Zusammenarbeit. Teile Beispiele aus deiner Vergangenheit, wo du erfolgreich in einem Team gearbeitet hast, um datenbasierte Entscheidungen zu unterstützen. Zeige, dass du offen für Feedback bist und gerne mit anderen zusammenarbeitest.
