Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle intelligente Empfehlungssysteme und setze KI für datenbasierte Entscheidungen ein.
- Unternehmen: Finanztip, Deutschlands führender Geldratgeber mit einer klaren Mission.
- Vorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, Workation, Zuschuss zum Mittagessen und regelmäßige Weiterbildung.
- Weitere Informationen: Dynamisches Team mit exzellenter technischer Ausstattung und viel Raum für persönliche Entwicklung.
- Warum dieser Job: Gestalte die Finanzwelt mit innovativen Lösungen und mache einen echten Unterschied für unsere User.
- Qualifikationen: Kenntnisse in Datenanalyse, Statistik, KI und Machine Learning sind erforderlich.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 54000 - 66000 € pro Jahr.
Werde Teil unserer Mission bei Finanztip
Du willst Daten nicht nur analysieren, sondern daraus intelligente Lösungen entwickeln, die für unsere User einen echten Unterschied machen?
Als Data Scientist bei Finanztip entwickelst und optimierst Du Empfehlungssysteme, setzt KI und Machine Learning für konkrete Fragestellungen ein und hilfst unseren Teams, bessere datenbasierte Entscheidungen zu treffen.
Das sind wir
Finanztip ist kein gewöhnliches Unternehmen.
Als Teil der gemeinnützigen Finanztip Stiftung verfolgen wir eine klare
Mission: Finanzen einfach machen.
Dabei sind wir nicht nur Deutschlands führender Geldratgeber, sondern auch ein Arbeitgeber, bei dem Sinn und gesellschaftliche Verantwortung auf Ambition und hohe Leistungsbereitschaft treffen. Über 100 engagierte Talente sind bereits Teil unseres Teams – und wir wachsen weiter.
Weil gute Arbeit Wertschätzung verdient und spannende Aufgaben zwar wichtig, aber nicht alles sind, gibt’s bei uns auch starke Benefits – darunter Workation, Wellpass, einen Zuschuss zum Mittagessen und regelmäßige Weiterbildungsformate für deine persönliche Weiterentwicklung.
Obendrauf erwarten Dich ein wettbewerbsfähiges Gehalt sowie moderne Büros in Berlin und München mit viel Platz für Begegnung, eine exzellente technische Ausstattung und eigene Studios.
- Das ist Deine Rolle
- Du konzipierst und entwickelst neue Empfehlungssysteme für relevante User Journeys, Inhalte, Tools und Next-Best-Actions und verbesserst bestehende Lösungen kontinuierlich.
Dafür bringst Du fundierte Kenntnisse in Datenanalyse, Statistik, KI und Machine Learning ein.
- Komplexe Fragestellungen analysierst Du strukturiert, zerlegst sie in überschaubare Bestandteile und leitest daraus konkrete Lösungen und Arbeitspakete ab, wobei Dir kritisches und analytisches Denken sowie Eigeninitiative helfen.
- User-, Content- und Produktdaten analysierst Du, um Potenziale für hilfreiche und personalisierte Empfehlungen zu identifizieren und in wirkungsvolle Lösungen zu übersetzen.
- KI und Machine Learning setzt Du für unterschiedliche fachliche Fragestellungen ein, etwa für automatisierte Analyseprozesse oder die Kategorisierung von Inhalten.
Neugier, Experimentierfreude und Lernbereitschaft zeichnen Dich dabei aus.
- Mit statistischen und strategischen Analysen schaffst Du eine fundierte Datengrundlage für Entscheidungen und misst die Qualität und Wirkung bestehender Lösungen.
- Kurz & knapp – Damit kannst Du punkten
- Du bringst fundierte Kenntnisse in Datenanalyse, Statistik, KI und Machine Learning mit.
- Sehr gute Englischkenntnisse setzt Du sicher in Deinem Arbeitsalltag ein – Deutschkenntnisse sind ein Plus.
- Da der enge persönliche Austausch mit unterschiedlichen Teams ein wichtiger Teil Deiner Rolle ist, bist Du mindestens drei Tage pro Woche in unserem Office in München vor Ort.
- Das ist Dein Team
Du wirst Teil unseres Data-Science-Teams und arbeitest eng mit Kolleginnen und Kollegen aus IT, Redaktion und Product Management zusammen.
Dabei bringst Du Deine Expertise in unterschiedliche Fachbereiche ein und sorgst mit klarer Kommunikation für eine erfolgreiche Zusammenarbeit mit zahlreichen Stakeholdern.
Auf Deine Bewerbung freut sich Selina Eicher aus unserem People & Culture-Team.
Wenn Du noch mehr über uns erfahren möchtest, wirf gerne einen Blick auf unsere Karriereseite.
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Data Scientist (all genders) in München Arbeitgeber: Finanztip
Finanztip ist ein herausragender Arbeitgeber, der dir als Werkstudent:in im Software Development die Möglichkeit bietet, an sinnvollen digitalen Lösungen zu arbeiten und echte Verantwortung zu übernehmen. In einem dynamischen Team in München profitierst du von flexiblen Arbeitszeiten, einer modernen technischen Ausstattung und einer Kultur, die Sinn und gesellschaftliche Verantwortung mit Ambition vereint. Hier hast du die Chance, deine Fähigkeiten weiterzuentwickeln und aktiv zur Verbesserung der User Experience beizutragen, während du in einem unterstützenden Umfeld arbeitest, das auf persönliches Wachstum setzt.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Data Scientist (all genders) in München 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 Finanztip 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 (all genders) in München 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 (all genders) bei Finanztip gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Finanztip 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 Finanztip entscheidend sein!
