Auf einen Blick
- Aufgaben: Leite spannende Data Science Projekte von der Analyse bis zur Umsetzung.
- Unternehmen: Wachsendes AI & Data Science Unternehmen in Frankfurt mit vielfältigen Kunden.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, hybrides Arbeiten und Entwicklungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Hohe Interaktion mit Kunden und die Möglichkeit, zum Lead Data Scientist zu wachsen.
- Warum dieser Job: Gestalte innovative Lösungen in verschiedenen Branchen und übernehme echte Verantwortung.
- Qualifikationen: Erfahrung in Data Science, starke Statistikkenntnisse und exzellente Python-Fähigkeiten.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 105000 - 105000 € pro Jahr.
Die meisten Data Scientists sind begeistert davon, Modelle zu erstellen. Die besten sind jedoch begeistert davon, zu verstehen, ob die Daten überhaupt modelliert werden sollten. Wenn Sie von Natur aus skeptisch sind, überraschend gute Ergebnisse hinterfragen und sowohl statistische Strenge als auch maschinelles Lernen schätzen, könnte dies genau die Herausforderung sein, nach der Sie suchen.
Wir unterstützen ein wachsendes KI- und Data-Science-Unternehmen in Frankfurt, das mit Kunden aus den Bereichen Gesundheitswesen, Versicherungen, Finanzen, Energie und Fertigung zusammenarbeitet, um komplexe reale Probleme zu lösen. Jedes Projekt ist anders und bietet Ihnen die Möglichkeit, wirklich interessante technische Herausforderungen anzugehen, anstatt immer dasselbe Produkt zu erstellen. Sie arbeiten direkt mit Kunden zusammen, nehmen Projekte von der Problemdefinition bis zur Bereitstellung in Angriff und präsentieren Ihre Ergebnisse vor leitenden Stakeholdern. Es ist eine Rolle mit echtem Eigentum, bei der technische Qualität viel wichtiger ist als das Verfolgen des neuesten KI-Trends.
Warum diese Gelegenheit heraussticht:
- Arbeiten Sie in mehreren Branchen an abwechslungsreichen, technisch anspruchsvollen Projekten
- Übernehmen Sie Projekte von der Entdeckung bis zur Produktionsbereitstellung
- Hohe Interaktion mit Kunden und technische Autonomie
- Treten Sie einer Beratung bei, die Ingenieurexzellenz über Hype stellt
- Gelegenheit, in eine Position als Lead Data Scientist zu wachsen
Was Sie tun werden:
- Liefern Sie End-to-End-Datenwissenschafts- und Machine-Learning-Projekte für Kunden
- Analysieren Sie unordentliche, unvollständige und reale Datensätze
- Wenden Sie statistische Analysen, prädiktive Modellierung und Techniken des maschinellen Lernens an
- Arbeiten Sie mit tabellarischen, Zeitreihen-, Text- und Bilddaten
- Präsentieren Sie technische Ergebnisse sowohl vor technischen als auch vor nicht-technischen Stakeholdern
Was sie suchen:
- Kommerzielle Erfahrung in Datenwissenschaft und maschinellem Lernen
- Starkes Verständnis von Statistik, Unsicherheit, Hypothesentests und Modellevaluation
- Exzellente Python-Kenntnisse und Erfahrung mit modernen ML-Frameworks
- Komfortables Arbeiten direkt mit Kunden und Stakeholdern
Am wichtigsten ist, dass wir jemanden suchen, der instinktiv die Daten hinterfragt, bevor er dem Modell vertraut. Jemand, der eine unerwartet hohe Genauigkeitsbewertung als Beginn der Untersuchung und nicht als Ende sieht. Interviews beginnen bald - bewerben Sie sich jetzt, um nicht zu verpassen!
StudySmarter Expertenrat🤫
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✨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 Findr 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 Senior / Lead Data Scientist – Applied Statistics & Machine Learning – €105,000 – Hybrid – Frankfurt 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 Senior / Lead Data Scientist – Applied Statistics & Machine Learning – €105,000 – Hybrid – Frankfurt bei Findr gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Findr 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 Findr entscheidend sein!
