Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle innovative Datenlösungen und arbeite an spannenden Machine Learning Projekten.
- Unternehmen: Frankstahl, ein führendes Familienunternehmen im Stahlgroßhandel mit über 140 Jahren Erfahrung.
- Vorteile: Hybrid-Arbeitsmodell, flexible Homeoffice-Tage und ein dynamisches Team.
- Weitere Informationen: Wachstumsorientierte Umgebung mit vielen Entwicklungsmöglichkeiten.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft des Stahlhandels mit modernster Technologie und echten Innovationen.
- Qualifikationen: Erfahrung in Data Science und Machine Learning sowie Teamarbeit.
WIR SUCHEN DICH - BEWIRB DICH JETZT BEI FRANKSTAHL
DATA SCIENTIST / ML ENGINEER (M/W/D) (Vollzeit | Hybrid 2 Tage Homeoffice für unseren Standort 2353 Guntramsdorf oder Standort 1020 Wien) Über Uns: Frankstahl steht seit über 140 Jahren für Verlässlichkeit, Leidenschaft und Innovation im Stahlgroßhandel. Gegründet 1880 in Wien, zählt das österreichische Familienunternehmen heute mit über 700 Mitarbeitenden in zehn europäischen Ländern zu den größten und fortschrittlichsten Stahlhandelsunternehmen der Region. Wie fortschrittlich – das zeigt sich digital: Seit 2016 liefert unser Onlineshop thesteel.com über 100.000 sofort verfügbare Stahlprodukte frachtfrei. Die Plattform ist eine Eigenentwicklung und läuft Cloud-nativ auf AWS. Mit Steelcoin X, einem Utility-Token nach MiCAR, wird eine Tonne Stahl on-chain handelbar und physisch einlösbar. Auf AWS und Kubernetes läuft auch die Data-Science-Plattform, an der du mitbaust. Aufgaben + Entwicklung, Training und Weiterentwicklung von ML-Modellen (z. B. Nachfrage- und Preisprognosen im Stahlhandel) Durchführung statistischer Datenanalysen sowie Datenaufbereitung und -anreicherung Aufbau und Pflege von Datenpipelines und Datenmodellen für Analytics und ML-Anwendungen Mitwirkung an der Cloud-basierten Data-Science-Plattform (AWS, Kubernetes) Direkte Kommunikation und Zusammenarbeit mit den relevanten Business Units Eigenständige Programmierung und produktiver Einsatz der Modelle (Python, R) Profil Abgeschlossenes Studium in Data Science, Informatik, Statistik oder vergleichbare Erfahrung Programmierkenntnisse in R und/oder Python Erfahrung mit Datenbanken und im Aufbau von Datenpipelines Fundiertes Verständnis für statistische Analysen Pragmatischer Ansatz beim Entwickeln von Problemlösungen Begeisterung, ML-Modelle in produktiven Systemen einzusetzen Freude an interdisziplinärer Projektarbeit, Kommunikationsstärke und vernetzte Denkweise Code-Ownership-Mentalität und Verantwortungsbewusstsein für deinen Code Gute Deutsch- und Englischkenntnisse Wir bieten Das Besondere ML-Modelle sind integraler Bestandteil unseres Core-Prozesses und unserer Wertschöpfungskette Kompetentes und erfahrenes Data-Science-Team (aktuell 4 Personen), Reporting direkt an die Leitung Data Science Hohe Eigenverantwortung und langfristiger Horizont Verwirklichung deiner eigenen Ideen Mitgestaltung des Transformationsprozesses im Unternehmen, in enger Zusammenarbeit mit der Geschäftsführung + Raum zur Weiterentwicklung in einem agilen, internationalen Umfeld Dein Arbeitsumfeld Moderne und wertschätzende Firmenkultur, Kommunikation auf Augenhöhe (Du-Kultur) Hybrides Arbeiten und flexible Arbeitszeiten – Homeoffice an zwei Tagen pro Woche möglich Umfassende und fundierte Einschulung Abwechslungsreiche Aufgaben mit viel Raum zur Selbstständigkeit Dynamisches Umfeld mit kurzen Entscheidungswegen Deine Konditionen Flexibler Arbeitsplatz: entweder 1020 Wien oder Guntramsdorf (südlich von Wien) Stabilität eines erfolgreichen Familienunternehmens Ein marktkonformes, attraktives und leistungsbezogenes Gehalt, das sich an deiner Qualifikation und Erfahrung orientiert – ab € 55.000,– brutto/Jahr, Überzahlung je nach Erfahrung und Qualifikation möglich
DATA SCIENTIST / ML ENGINEER (M/W/D) Arbeitgeber: FRANKSTAHL Rohr- und Stahlhandelsges. m.b.H.
Frankstahl ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern nicht nur ein modernes und innovatives Arbeitsumfeld bietet, sondern auch die Möglichkeit zur persönlichen und beruflichen Weiterentwicklung. In unserem dynamischen Familienunternehmen fördern wir eine offene und partnerschaftliche Unternehmenskultur, in der Ideen geschätzt werden und jeder Mitarbeiter einen wertvollen Beitrag zur digitalen Transformation des Stahlhandels leisten kann.
Kontaktdaten:
FRANKSTAHL Rohr- und Stahlhandelsges. m.b.H. Recruiting-Team
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so DATA SCIENTIST / ML 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 FRANKSTAHL Rohr- und Stahlhandelsges. m.b.H. 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 / ML 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 / ML ENGINEER (M/W/D) bei FRANKSTAHL Rohr- und Stahlhandelsges. m.b.H. gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei FRANKSTAHL Rohr- und Stahlhandelsges. m.b.H. 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 FRANKSTAHL Rohr- und Stahlhandelsges. m.b.H. entscheidend sein!
