Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle innovative Datenlösungen und verwandle komplexe Datensätze in umsetzbare Geschäftseinblicke.
- Unternehmen: Gini Talent, ein führendes Unternehmen für IT-Rekrutierung und Personalvermittlung.
- Vorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, Gesundheitsleistungen und Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung.
- Weitere Informationen: Dynamisches Team mit hervorragenden Karrieremöglichkeiten in einem innovationsgetriebenen Umfeld.
- Warum dieser Job: Arbeite an spannenden Projekten und nutze modernste Technologien zur Lösung realer Geschäftsprobleme.
- Qualifikationen: Erfahrung in Statistik, Datenwissenschaft und Softwareentwicklung erforderlich.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 45000 - 65000 € pro Jahr.
Gini Talent ist ein globales Talentlösungsunternehmen, das zu den führenden IT-Rekrutierungs- und Personalvermittlungsfirmen der Welt gehört. Wir sind auf Rekrutierung, Personalvermittlung, Employer of Record (EOR) und Professional Employer Organization (PEO) Dienstleistungen spezialisiert und helfen Organisationen, international zu wachsen und erfolgreich zu sein. Mit mehr als 3.000 Mitarbeitern, die in 11 Ländern tätig sind und Kunden in über 14 Märkten bedienen, verbinden wir außergewöhnliche Talente mit innovativen Unternehmen weltweit.
Über die Rolle
Wir suchen einen Data Scientist, der einem hochgradig kollaborativen Team beitritt, das sich auf die Entwicklung innovativer Datenwissenschaftslösungen konzentriert und komplexe Datensätze in umsetzbare Geschäftseinblicke verwandelt. In dieser Rolle werden Sie zum gesamten Produktlebenszyklus beitragen, von der Ideenfindung und Prototypenerstellung bis hin zur Modellentwicklung, Bereitstellung und kontinuierlichen Verbesserung. Sie werden eng mit Datenwissenschaftlern, Analysten und Fachexperten zusammenarbeiten, um skalierbare und wirkungsvolle maschinelle Lernlösungen zu entwickeln. Diese Position ist ideal für Kandidaten, die gerne herausfordernde Geschäftsprobleme lösen, disziplinübergreifend zusammenarbeiten und kontinuierlich neue Technologien und Methoden erkunden.
Verantwortlichkeiten
- Beitrag zu Brainstorming-, Ideenfindungs- und Prototyping-Aktivitäten für neue Datenwissenschaftsprodukte.
- Entwicklung und Verbesserung von maschinellen Lern- und statistischen Modellen zur Bewältigung von Geschäftsherausforderungen.
- Zusammenarbeit mit Datenwissenschaftlern, Analysten und Fachexperten zur Erstellung skalierbarer analytischer Lösungen.
- Verbesserung und Wartung bestehender Codebasen und Datenwissenschaftsprodukte.
- Anwendung statistischer und maschineller Lerntechniken auf reale Datensätze.
- Unterstützung von Wissensaustauschinitiativen und Beitrag zur Kompetenzentwicklung des Teams.
- Förderung von Best Practices in der Datenwissenschaft und Beitrag zu kontinuierlichen Verbesserungsbemühungen.
- Engagement mit Endbenutzern und Stakeholdern, um Feedback zu sammeln und Anforderungen in Produktverbesserungen zu übersetzen.
- Aktive Teilnahme an Agile-Zeremonien, einschließlich Sprintplanung, Reviews und Code-Diskussionen.
Anforderungen
Statistik & Analytik- Starkes Verständnis statistischer Theorien, Methoden und Algorithmen.
- Erfahrung in der Anwendung statistischer Techniken auf reale Datensätze.
- Fähigkeit, mit Herausforderungen im Zusammenhang mit Stichprobenbeschränkungen, Verzerrungen und Datenqualität umzugehen.
- Erfahrung im Aufbau und in der Optimierung prädiktiver Modelle.
- Praktische Erfahrung mit Regressions- und Klassifikationsproblemen.
- Starkes Verständnis der Evaluierungstechniken für maschinelle Lernmodelle.
- Erfahrung in der Behandlung von Klassenungleichgewicht, Gewichtungsstrategien und anderen Herausforderungen der Datenqualität.
- Praktische Erfahrung in der Anwendung von maschinellen Lernmodellen in Produktions- oder Geschäftsumgebungen.
- Erfahrung mit Best Practices in der Softwareentwicklung, Testframeworks und CI/CD-Prozessen.
- Vertrautheit mit GitHub-basierten Entwicklungsabläufen, einschließlich Code-Reviews und Versionskontrolle.
- Verständnis moderner Entwicklungspraktiken wie atomare Commits und konventionelle Commits.
- Interesse an KI-unterstützten Entwicklungstools wie GitHub Copilot.
- Python (NumPy, SciPy, Scikit-learn)
- GitHub
- Azure Machine Learning und/oder gleichwertige Open-Source-Maschinenlernplattformen
- Zeitreihenanalyse
- Geospatial Analytics
- Geowissenschaften oder Subsurface-Datenkenntnisse
- Streamlit oder ähnliche Datenanwendungsframeworks
- Starker Kollaborations- und Teamgeist.
- Neugieriger, analytischer und kreativer Problemlösungsansatz.
- Ausgezeichnete Kommunikationsfähigkeiten und die Fähigkeit, sowohl mit technischen als auch mit nicht-technischen Stakeholdern zu arbeiten.
- Leidenschaft für Lernen, Mentoring und Wissensaustausch.
- Erfahrung in Agile/Scrum-Umgebungen ist von Vorteil.
Wenn Sie leidenschaftlich daran interessiert sind, Daten in bedeutende Geschäftsauswirkungen zu verwandeln und gerne in einer kollaborativen, innovationsgetriebenen Umgebung arbeiten, würden wir uns freuen, von Ihnen zu hören.
Data Scientist Arbeitgeber: Gini Talent
Gini Talent ist ein hervorragender Arbeitgeber, der eine dynamische und kollaborative Arbeitsumgebung bietet, in der Mitarbeiter als Teil eines globalen Teams innovative Datenlösungen entwickeln können. Mit einem starken Fokus auf kontinuierliches Lernen und berufliche Weiterentwicklung profitieren unsere Mitarbeiter von umfangreichen Schulungs- und Wissensaustauschinitiativen, die ihre Fähigkeiten erweitern und ihre Karriere vorantreiben. Darüber hinaus fördern wir eine Kultur der Zusammenarbeit und Kreativität, die es unseren Data Scientists ermöglicht, an spannenden Projekten zu arbeiten und einen echten Einfluss auf die Geschäftsergebnisse zu haben.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Data Scientist erhalten könnten
✨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 Gini Talent 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 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 bei Gini Talent gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Gini Talent 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 Gini Talent entscheidend sein!
