Auf einen Blick
- Aufgaben: Löse komplexe Probleme mit Datenanalyse und Machine Learning in verschiedenen Branchen.
- Unternehmen: Wachsendes KI-Engineering-Beratungsunternehmen in Frankfurt.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, hohe Eigenverantwortung und Entwicklungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Hybrid-Arbeitsmodell mit direktem Kundenkontakt und end-to-end Projektverantwortung.
- Warum dieser Job: Arbeite an spannenden Projekten und entwickle deine Fähigkeiten als Data Scientist weiter.
- Qualifikationen: Mehrjährige Erfahrung in Data Science und starke Python-Kenntnisse.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 100000 - 100000 € pro Jahr.
Ein wachsendes KI-Ingenieurbüro in Frankfurt sucht einen Senior / Lead Data Scientist, um komplexe reale Probleme in den Bereichen Gesundheitswesen, Versicherung, Finanzen, Energie und Fertigung zu lösen. Die erfolgreichsten Personen in diesem Team sind von Natur aus skeptisch. Sie hinterfragen die Daten vor dem Modell und legen Wert auf statistische Strenge. Sie verstehen, dass ein überraschend gutes Ergebnis oft das erste ist, was es wert ist, untersucht zu werden.
Sie arbeiten direkt mit Kunden zusammen und nehmen Projekte von der Problemdefinition bis zur Bereitstellung und Präsentation vor Stakeholdern in Angriff. Die Arbeit ist vielfältig, technisch herausfordernd und darauf ausgerichtet, Ergebnisse zu liefern, die in der Produktion standhalten.
Warum diese Rolle heraussticht:
- Arbeiten an wirklich vielfältigen Projekten in mehreren Branchen
- Hoher Grad an Eigenverantwortung und Kundenkontakt
- Starke Ingenieurkultur, die sich auf Qualität statt Hype konzentriert
- Gelegenheit, in eine Position als Lead Data Scientist zu wachsen
Woran Sie arbeiten werden:
- Prädiktive Analytik und Machine Learning-Projekte in mehreren Branchen
- Statistische Analyse von unordentlichen, unvollständigen und realen Datensätzen
- Zeitreihen-, tabellarische, Text- und gelegentlich bildbasierte Datenprobleme
- Kundenorientierte Beratung und technische Umsetzung
- End-to-End-Projektverantwortung von der Entdeckung bis zur Bereitstellung
Was sie suchen:
- Mehrere Jahre kommerzielle Erfahrung in Data Science oder Machine Learning
- Starke statistische Grundlagen und ein echtes Verständnis für Unsicherheit, Hypothesentests und Modellevaluation
- Ausgezeichnete Python-Kenntnisse und Erfahrung mit modernen ML-Frameworks
Wenn Sie der Typ Data Scientist sind, der das Problem verstehen möchte, bevor er zum Algorithmus greift, würden wir uns freuen, mit Ihnen zu sprechen.
Senior / Lead Data Scientist - Applied Statistics & Machine Learning - €100,000+ Arbeitgeber: Findr
Als wachsendes KI-Engineering-Unternehmen in Frankfurt bieten wir Ihnen die Möglichkeit, an spannenden und vielfältigen Projekten in den Bereichen Gesundheitswesen, Versicherung, Finanzen, Energie und Fertigung zu arbeiten. Unsere Unternehmenskultur fördert eine starke Ingenieursmentalität, die Qualität über Hype stellt, und bietet Ihnen die Chance, sich zum Lead Data Scientist weiterzuentwickeln. Genießen Sie ein hohes Maß an Eigenverantwortung und direkten Kundenkontakt in einem unterstützenden Umfeld, das Ihre berufliche Entwicklung aktiv fördert.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Senior / Lead Data Scientist - Applied Statistics & Machine Learning - €100,000+ erhalten könnten
✨Tip Nummer 1
Sei proaktiv und nutze dein Netzwerk! Sprich mit Leuten in der Branche, besuche Meetups oder Webinare. Oft erfährt man von offenen Stellen, bevor sie offiziell ausgeschrieben werden.
✨Tip Nummer 2
Bereite dich auf technische Interviews vor, indem du deine Kenntnisse in Statistik und Machine Learning auffrischst. Übe an realen Datensätzen und sei bereit, deine Lösungsansätze zu erklären und zu verteidigen.
✨Tip Nummer 3
Zeige deine Leidenschaft für Data Science! Teile deine Projekte auf Plattformen wie GitHub oder LinkedIn. Das gibt potenziellen Arbeitgebern einen Einblick in deine Fähigkeiten und deinen Arbeitsstil.
✨Tip Nummer 4
Bewirb dich direkt über unsere Website! So hast du die besten Chancen, gesehen zu werden. Und vergiss nicht, deine Bewerbung auf die spezifischen Anforderungen der Stelle zuzuschneiden.
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Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Sei du selbst!:Wenn du deine Bewerbung schreibst, sei authentisch und zeig uns, wer du wirklich bist. Wir suchen nach Menschen, die nicht nur die richtigen Fähigkeiten haben, sondern auch gut ins Team passen.
Betone deine Erfahrungen:Erzähle uns von deinen bisherigen Projekten und wie du komplexe Probleme gelöst hast. Zeig uns, dass du die Herausforderungen in der Datenwissenschaft verstehst und bereit bist, Verantwortung zu übernehmen.
Statistik ist wichtig!:Da wir großen Wert auf statistische Rigorosität legen, solltest du in deiner Bewerbung klar machen, wie du mit Unsicherheiten und Hypothesentests umgehst. Das zeigt uns, dass du die Grundlagen beherrschst.
Bewirb dich über unsere Website:Um sicherzustellen, dass deine Bewerbung bei uns ankommt, bewirb dich direkt über unsere Website. So können wir deine Unterlagen schnell und unkompliziert prüfen!
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Findr vorbereitet
✨Verstehe die Branche
Mach dich mit den spezifischen Herausforderungen und Trends in den Bereichen Healthcare, Versicherung, Finanzen, Energie und Fertigung vertraut. Zeige im Interview, dass du die Probleme, die du lösen möchtest, wirklich verstehst und wie deine Fähigkeiten dazu beitragen können.
✨Statistische Grundlagen auffrischen
Da der Job einen starken Fokus auf statistische Rigor hat, solltest du deine Kenntnisse in Hypothesentests und Modellbewertung auffrischen. Bereite dich darauf vor, konkrete Beispiele aus deiner Erfahrung zu nennen, wo du diese Konzepte erfolgreich angewendet hast.
✨Projekte präsentieren
Bereite eine kurze Präsentation über ein oder zwei deiner bisherigen Projekte vor, die besonders herausfordernd waren. Betone dabei deinen Ansatz zur Problemlösung, die verwendeten Methoden und die Ergebnisse. Das zeigt nicht nur deine technischen Fähigkeiten, sondern auch deine Fähigkeit zur Kundenkommunikation.
✨Fragen stellen
Bereite einige durchdachte Fragen vor, die du dem Interviewer stellen kannst. Frage nach den spezifischen Herausforderungen, die das Team derzeit hat, oder nach den Technologien, die sie verwenden. Das zeigt dein Interesse und deine Bereitschaft, dich aktiv in das Team einzubringen.
