Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle datengetriebene Lösungen und integriere intelligente Modelle in Geschäftsprozesse.
- Unternehmen: Freenet, ein innovatives Unternehmen im Bereich Mobilfunk und digitale Lösungen.
- Vorteile: Mobiles Arbeiten, modernes Arbeitsumfeld und betriebliche Altersvorsorge.
- Weitere Informationen: Spannende Projekte und hervorragende Entwicklungsmöglichkeiten warten auf dich!
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Kundenanalytik mit modernsten Technologien und einem tollen Team.
- Qualifikationen: Studium in Informatik oder verwandten Bereichen und Erfahrung als Data Scientist.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 50000 - 65000 € pro Jahr.
Das erwartet dich
Unser Bereich Customer Management entwickelt und betreibt auf einer skalierbaren AWS-Plattform datengetriebene Lösungen, die Kundenbedürfnisse entlang des gesamten Customer Lifecycles frühzeitig erkennen und Kundenansprachen intelligent automatisieren. Dafür arbeiten DevOps, Data Engineers und Data Scientists gemeinsam an modernen Technologien, um messbaren Mehrwert für unsere Kunden zu schaffen und neue datengetriebene Geschäftspotenziale zu erschließen. In diesem Umfeld entwickelst Du datengetriebene Lösungen von der ersten Analyse bis zum produktiven Einsatz und trägst dazu bei, intelligente Modelle erfolgreich in unsere Geschäftsprozesse zu integrieren.
Deine Aufgaben:
- Analyse fachlicher Anforderungen sowie Entwicklung datengetriebener Lösungsansätze und Handlungsempfehlungen gemeinsam mit den relevanten Stakeholdern
- Entwicklung, Validierung und Weiterentwicklung von Machine-Learning-Modellen inklusive Feature Engineering und Evaluierung neuer Methoden
- Zusammenarbeit mit Data Engineering, DevOps und ML-Ops zur Sicherstellung eines performanten und skalierbaren Produktivbetriebs
- Überwachung von Datenqualität, Modellgüte und Systemperformance sowie Ableitung geeigneter Optimierungsmaßnahmen
- Begleitung von Projekten über den gesamten Lebenszyklus - von der Datenanalyse und Modellierung bis zur produktiven Nutzung und Erfolgsmessung
Dein Profil:
- Abgeschlossenes Studium der Informatik, Mathematik, Physik, Wirtschaftsinformatik oder eine vergleichbare Qualifikation
- Berufserfahrung als Data Scientist, Analytics Engineer oder in einer vergleichbaren analytischen Rolle
- Sehr gute Kenntnisse in Python sowie Erfahrung in der Entwicklung datengetriebener Anwendungen und Modelle
- Gute SQL-Kenntnisse sowie ein sicherer Umgang mit modernen Software-Engineering-Praktiken wie Git, Testing und CI/CD
- Praktische Erfahrung mit Cloud-Technologien, idealerweise AWS, sowie Kenntnisse in Spark oder vergleichbaren Technologien von Vorteil
Deine Benefits:
- Mobiles Arbeiten
- Mitarbeiterfahrzeug
- Modernes Arbeitsumfeld
- Gutes Miteinander
- Betriebliche Altersvorsorge
Beschäftigungsart: Festanstellung-Vollzeit
Klingt spannend? Dann bewirb Dich jetzt!
freenet bietet ein umfangreiches Portfolio rund um die Themen Mobilfunk, Internet und TV-Entertainment. Online auf www.freenet-digital.de sowie in rund 520 eigenen Shops erhält jeder Kunde die ideale Lösung für sein digitales Leben. Deutschlandweit beraten wir persönlich, unabhängig und individuell.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Data Scientist Customer Analytics (w/m/d) 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 Gravis 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 Customer Analytics (w/m/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 Customer Analytics (w/m/d) bei Gravis gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Gravis 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 Gravis entscheidend sein!
