Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle innovative Data-Science-Lösungen für industrielle Herausforderungen.
- Unternehmen: Expleo, ein führendes Unternehmen in Engineering und digitaler Transformation.
- Vorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, Weiterbildungsmöglichkeiten und ein unterstützendes Team.
- Weitere Informationen: Dynamisches Arbeitsumfeld mit großartigen Karrierechancen und Team-Events.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Industrie mit modernster Technologie und echten Lösungen.
- Qualifikationen: Mindestens 5 Jahre Erfahrung in Data Science und Kenntnisse in Python und Machine Learning.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 45000 - 65000 € pro Jahr.
Expleo propose une offre unique de services intégrés d'ingénierie, qualité et conseil stratégique pour la transformation digitale. Dans un contexte d'accélération technologique sans précédent, nous sommes le partenaire de confiance des entreprises qui innovent. Nous les aidons à développer un avantage compétitif et à améliorer le quotidien de millions de personnes.
Intégrer Expleogroup, c’est 17 000 Collaborateurs, dans 30 pays, mais également :
- Avoir un accompagnement technique et humain à chaque projet et un suivi performant de votre carrière
- Réaliser des formations pour développer ses capacités professionnelles
- Participer à des événements spéciaux dédiés
- Intégrer une équipe dynamique
Pour accompagner notre croissance en Suisse, nous recherchons un/e consultant/e basé(e) un Data Scientist (H/F) dont la mission principale sera d'accompagner un client industriel.
Responsibilities
- Accompagner un département métier dans la construction de la vision stratégique des outils de data science
- Elaborer des solutions de data science permettant de répondre aux besoins métier.
- Identifier et formaliser ces besoins et proposer des modèles de Machine Learning.
- Prendre en charge et concevoir les tests nécessaires à la mise en production des livrables Data Science.
- Proposer des interfaces permettant une utilisation élargie des modèles de Data Science.
Profil :
De formation supérieure d'ingénieur ou formation équivalente, vous avez une expérience de 5 ans minimum dans un contexte industriel en Data Science. Connaissances nécessaires de Python, Machine Learning, Tableau et Power BI. Avec une excellente communication, vous avez envie de devenir consultant et vous investir sur un projet industriel technologique.
Data scientist industriel Arbeitgeber: Expleo
Expleo est un employeur de choix, offrant à ses collaborateurs un environnement dynamique et innovant au sein d'une équipe de 17 000 professionnels répartis dans 30 pays. Avec un fort accent sur le développement personnel, nous proposons des formations continues et un accompagnement personnalisé pour faire évoluer votre carrière. Travailler chez Expleo en Suisse, c'est aussi participer à des projets passionnants qui transforment l'industrie grâce à la data science, tout en bénéficiant d'une culture d'entreprise collaborative et axée sur l'innovation.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Data scientist industriel erhalten könnten
✨Tipp Nummer 1
Netzwerken ist der Schlüssel! Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit Fachleuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Lass uns gemeinsam nach Events suchen, bei denen du dich mit anderen Data Scientists austauschen kannst.
✨Tipp Nummer 2
Bereite dich auf Vorstellungsgespräche vor, indem du häufige Fragen zu Data Science und Machine Learning übst. Wir können dir helfen, die besten Antworten zu formulieren und deine Kommunikationsfähigkeiten zu verbessern.
✨Tipp Nummer 3
Zeige deine Projekte! Erstelle ein Portfolio, das deine besten Arbeiten im Bereich Data Science präsentiert. Lass uns zusammenarbeiten, um sicherzustellen, dass es professionell aussieht und deine Fähigkeiten hervorhebt.
✨Tipp Nummer 4
Bewirb dich direkt über unsere Website! Das zeigt dein Interesse an Expleo und gibt dir die Möglichkeit, dich von anderen Bewerbern abzuheben. Lass uns gemeinsam deine Bewerbung optimieren!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Data scientist industriel mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Mach deine Hausaufgaben:Bevor du deine Bewerbung schreibst, schau dir genau an, was wir bei StudySmarter machen. Verstehe unsere Werte und wie du mit deinen Fähigkeiten zu unserem Team passen kannst. Das zeigt uns, dass du wirklich interessiert bist!
Sei du selbst:In deiner Bewerbung solltest du authentisch sein. Zeig uns, wer du bist und was dich motiviert. Wir suchen nach Menschen, die nicht nur die richtigen Qualifikationen haben, sondern auch gut ins Team passen.
Betone deine Erfahrungen:Erzähle uns von deinen bisherigen Projekten und Erfahrungen im Bereich Data Science. Konkrete Beispiele helfen uns, deine Fähigkeiten besser zu verstehen und zu sehen, wie du unser Team bereichern kannst.
Bewirb dich über unsere Website:Der einfachste Weg, um Teil von StudySmarter zu werden, ist, dich direkt über unsere Website zu bewerben. So stellst du sicher, dass deine Bewerbung schnell und unkompliziert bei uns ankommt!
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Expleo vorbereitet
✨Verstehe die Branche
Mach dich mit den spezifischen Herausforderungen und Trends in der Industrie vertraut, in der Expleo tätig ist. Zeige im Interview, dass du die Bedürfnisse des Unternehmens verstehst und wie deine Fähigkeiten als Data Scientist dazu beitragen können, diese zu erfüllen.
✨Bereite konkrete Beispiele vor
Denke an konkrete Projekte oder Erfahrungen, die deine Fähigkeiten in Python, Machine Learning und Datenvisualisierung demonstrieren. Sei bereit, diese Beispiele im Interview zu erläutern und zu zeigen, wie du Probleme gelöst hast.
✨Stelle Fragen
Bereite einige durchdachte Fragen vor, die du dem Interviewer stellen kannst. Das zeigt dein Interesse an der Position und hilft dir, mehr über die Unternehmenskultur und die spezifischen Erwartungen an die Rolle zu erfahren.
✨Kommunikation ist der Schlüssel
Achte darauf, klar und präzise zu kommunizieren. Erkläre technische Konzepte so, dass auch Nicht-Experten sie verstehen können. Dies ist besonders wichtig, da du möglicherweise mit verschiedenen Abteilungen zusammenarbeiten wirst.
