Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle daten- und KI-basierte Anwendungen und trainiere ML-Modelle für spannende Business-Probleme.
- Unternehmen: Leistungsstarkes Unternehmen der Würth Gruppe mit Fokus auf Digitalisierung.
- Vorteile: Flexible Arbeitszeiten, 30 Tage Urlaub, faire Vergütung und zahlreiche Sozialleistungen.
- Weitere Informationen: Flache Hierarchien und persönliche Entwicklungsmöglichkeiten in einer freundlichen Arbeitsatmosphäre.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft mit modernster Technologie und bringe deine Ideen sofort ein.
- Qualifikationen: IT-orientiertes Studium oder relevante Berufserfahrung, Programmierkenntnisse in Python und SQL.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 45000 - 65000 € pro Jahr.
Wir handeln! Als kompetenter Partner erleichtern wir den Arbeitsalltag unserer Kunden (vom Elektrohandwerk bis zum Industrieunternehmen) mit unseren vielfältigen Dienstleistungen. So werden Smart Home und eine grüne Umwelt möglich. Gestalte mit uns, einem leistungsfähigen Unternehmen der Würth Gruppe, das spannende Abenteuer der Digitalisierung. Durch unsere modernen Karrierewege brauchst du nicht erst die Karriereleiter hochzuklettern, um deine Erfahrungen, Fähigkeiten und frischen Ideen einzubringen, sondern kannst gleich durchstarten.
Entwicklung: Du konzipierst, implementierst und entwickelst daten- und KI-basierte Anwendungen kontinuierlich weiter.
Machine Learning: Du trainierst ML-Modelle zur Lösung komplexer Business-Probleme und bringst diese in die Produktion.
Generative AI & Agentik: Du entwickelst KI-Anwendungen unter Einbeziehung von Large Language Models (LLMs) sowie Retrieval-Augmented Generation (RAG) für den Einsatz in agentischen Systemen.
Data Engineering: Konzeption, Entwicklung und Implementierung robuster Datenstrecken (ETL/ELT) innerhalb der Databricks-Umgebung.
Operations & Qualität: Du übernimmst die Überwachung, Skalierung und Qualitätssicherung bestehender Lösungen (MLOps/DataOps).
Zusammenarbeit: Du arbeitest in enger Abstimmung mit den Fachbereichen, um fachliche Anforderungen in datengetriebene Lösungen zu übersetzen.
Ausbildung: Abgeschlossenes IT-orientiertes Studium (Informatik, Wirtschaftsinformatik, Software-Engineering, Mathematik, Physik) oder entsprechende Berufserfahrung.
Plattform-Expertise: Praktische Erfahrung mit der Databricks Lakehouse-Plattform.
Tech-Stack: Fundierte Programmierkenntnisse in Python sowie Sicherheit im Umgang mit SQL.
Methodik: Starke analytische Fähigkeiten, um Daten zu strukturieren, zu analysieren und daraus verwertbare Erkenntnisse abzuleiten.
Zusatzqualifikationen (Idealfall):
- Erfahrung mit Apache Spark (PySpark)
- Kenntnisse in Infrastructure as Code (z. B. Terraform)
- Erfahrungen mit GitHub
- Erfahrung im Bereich Model Deployment (MLflow) und NoSQL-Datenbanken
- Visualisierungskompetenz mit Tools wie Power BI
Sprachen: Sehr gute Deutschkenntnisse (C1 oder höher) und gute Englischkenntnisse (B2 oder höher).
Modernster Tech-Stack auf Basis von Databricks. Freiraum für Experimente mit neuesten KI-Technologien (LLMs, Agents). Unsere digitale Performance ermöglicht seit vielen Jahren eine Work-Life-Balance durch flexible und familienorientierte Arbeitszeit- und Arbeitsortgestaltung. Persönliche Entwicklungs- und Karrieremöglichkeiten mit wachsender Verantwortung in einer freundlichen Arbeitsatmosphäre. Flache Hierarchien gepaart mit projektorientierter Arbeitsweise laden ein zur Verwirklichung eigener Ideen in einer digitalen Arbeitswelt. Vielfältige Weiterbildungsangebote über unsere Akademie und darüber hinaus. Faire Vergütung und Sozialleistungen eines Großunternehmens wie zum Beispiel Urlaubsgeld, Weihnachtsgeld, Vermögenswirksame Leistungen, Betriebliche Altersvorsorge, 30 Tage Urlaub, Bonus- und Prämiensystem. Günstige Einkaufskonditionen für unsere Produkte, Zugang zu corporate benefits.
Data Scientist / Data Engineer (m/w/d) Arbeitgeber: FEGA & Schmitt Elektrogroßhandel
Als E-Business Fachberater (m/w/d) bei einem leistungsfähigen Unternehmen der Würth Gruppe profitieren Sie von einer flexiblen und familienorientierten Arbeitszeitgestaltung, die eine hervorragende Work-Life-Balance ermöglicht. In einer freundlichen Arbeitsatmosphäre mit flachen Hierarchien haben Sie die Möglichkeit, Ihre Ideen in einer digitalen Arbeitswelt zu verwirklichen und durch vielfältige Weiterbildungsangebote sowie persönliche Entwicklungsmöglichkeiten schnell Verantwortung zu übernehmen. Zudem erwarten Sie faire Vergütung, attraktive Sozialleistungen und Zugang zu exklusiven Einkaufskonditionen, die das Arbeiten bei uns besonders lohnenswert machen.
Kontaktdaten:
FEGA & Schmitt Elektrogroßhandel Recruiting-Team
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Data Scientist / Data Engineer (m/w/d) 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 FEGA & Schmitt Elektrogroßhandel 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 Data Scientist / Data Engineer (m/w/d) mit Bravour zu bestehen
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 Data Scientist / Data Engineer (m/w/d) bei FEGA & Schmitt Elektrogroßhandel gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei FEGA & Schmitt Elektrogroßhandel 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 FEGA & Schmitt Elektrogroßhandel entscheidend sein!
