Auf einen Blick
- Aufgaben: Analysiere Daten und entwickle prädiktive Modelle mit modernsten Technologien.
- Unternehmen: IBM Consulting, ein innovatives Unternehmen mit globaler Reichweite.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, Weiterbildungsmöglichkeiten und ein unterstützendes Team.
- Weitere Informationen: Agiles Arbeitsumfeld mit großartigen Entwicklungschancen.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft mit KI und Big Data in einem dynamischen Umfeld.
- Qualifikationen: Fundierte Kenntnisse in Data Science und Programmierung.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 45000 - 65000 € pro Jahr.
Eine Karriere bei IBM Consulting basiert auf langfristigen Beziehungen und enger Zusammenarbeit mit Kunden auf der ganzen Welt. Du wirst mit Vordenkern aus verschiedenen Branchen zusammenarbeiten, um die Hybrid‑Cloud‑ und KI‑Reise der innovativsten und wertvollsten Unternehmen weltweit zu verbessern. Deine Fähigkeit, Wirkung zu beschleunigen und bedeutende Veränderungen für deine Kunden zu schaffen, wird durch unser strategisches Partnerökosystem und unsere leistungsstarken Technologieplattformen im IBM‑Portfolio unterstützt – einschließlich Software und Red Hat.
Neugier und der stetige Wunsch nach Wissen bilden die Grundlage für Erfolg bei IBM Consulting. In deiner Rolle wirst du ermutigt, bestehende Standards infrage zu stellen, Ideen über deinen Aufgabenbereich hinaus zu erforschen und kreative Lösungen zu entwickeln, die bahnbrechende Ergebnisse für ein breites Kundennetzwerk liefern. Unsere Kultur der Weiterentwicklung und Empathie konzentriert sich auf langfristiges berufliches Wachstum und Entwicklungsmöglichkeiten in einem Umfeld, das deine einzigartigen Fähigkeiten und Erfahrungen wertschätzt.
In dieser Position wirst du in einem unserer IBM Consulting Client Innovation Centers (Delivery Centers) arbeiten, in denen wir tiefgehende technische und branchenspezifische Expertise für eine Vielzahl von Kunden aus dem öffentlichen und privaten Sektor weltweit bereitstellen. Unsere Delivery Centers bieten unseren Kunden lokal verfügbare Fachkenntnisse und technisches Know‑how, um Innovation voranzutreiben und neue Technologien einzuführen.
Als Data Scientist bei IBM arbeitest du daran, Geschäftsprobleme mithilfe modernster und Open‑Source‑Technologien wie Python, R und TensorFlow sowie IBM‑Tools und unseren KI‑Anwendungssuiten zu lösen. Du bereitest Daten auf, analysierst und interpretierst sie, um Erkenntnisse zu gewinnen, aufkommende Trends vorherzusagen und fundierte Empfehlungen für Stakeholder abzuleiten. In deiner Rolle können unter anderem folgende Aufgaben in deinen Verantwortungsbereich fallen:
- Analyse und Aufbereitung komplexer Datenquellen
- Implementierung und Validierung prädiktiver und präskriptiver Modelle sowie Entwicklung und Pflege statistischer Modelle mit Schwerpunkt auf Big Data und dem Einsatz von Machine‑Learning‑Methoden
- Programmierung effizienter, wiederverwendbarer Prozesse zur Datenbereinigung und Datenintegration
- Entwicklung robuster Machine‑Learning‑Pipelines
- Anwendung klassischer Machine‑Learning‑Algorithmen sowie moderner Deep‑Learning‑Ansätze (z. B. GenAI)
- Arbeit in einem agilen, kollaborativen Umfeld und Zusammenarbeit mit Scientists, Engineers, Consultants und Datenbankadministratoren unterschiedlicher Fachrichtungen, um analytische Strenge und statistische Methoden auf Fragestellungen der Verhaltensvorhersage anzuwenden
- Dokumentation und Kommunikation mit internen und externen Kunden (z. B. Fachabteilungen) und Stakeholdern zur Ermittlung von Geschäftsanforderungen, Auswahl geeigneter Modellierungstechniken sowie Präsentation vorgeschlagener Lösungen und Ergebnisse
- Bewertung von Modellierungsergebnissen und Vermittlung dieser Ergebnisse an technische und nicht‑technische Zielgruppen.
Diese Position ist innerhalb der Hybrid Cloud & Data Service Line.
Bevorzugte Ausbildung: Master's Degree
Erforderliche technische und berufliche Kenntnisse:
- Fundierte Grundlagen in Mathematik und/oder Informatik (z.B. Algorithmen)
- Solide Kenntnisse in Data Science sowie den dazugehörigen Tools und Technologien wie Python, SQL, Pandas, NumPy, Scikit‑learn, Transformers
- Sehr gute Kenntnisse in mindestens einer statistischen Programmiersprache wie R, Python, Scala, SAS, SPSS oder MATLAB
- Fundiertes Verständnis und praktische Erfahrung im Bereich prädiktiver und präskriptiver Modellierung
- Ausgeprägte technische und analytische Fähigkeiten, die Fähigkeit, Wirkung und Wachstum voranzutreiben, sowie Erfahrung im Programmieren oder Skripten in Sprachen wie Java oder Python
- Stärke im analytischen Denken sowie in der Lösung komplexer technischer Probleme durch Debugging, Troubleshooting und die Entwicklung geeigneter Lösungen
- Freude an Teamarbeit sowie sehr gute mündliche und schriftliche Kommunikationsfähigkeiten
- Hervorragende Deutschkenntnisse in Wort und Schrift (Niveau C1)
- Staatsbürgerschaft eines EU‑Mitgliedsstaates oder Deutschlands
Bevorzugte technische und berufliche Erfahrungen:
- Du hast Interesse an, Verständnis von oder erste Erfahrung mit Design Thinking und agilen Entwicklungsmethoden
- Du verfügst über ein gutes Verständnis von MLOps und zugehörigen Tools wie IBM Cloud Pak for Data, JupyterLab, Git, Docker, Helm, FastAPI und REST
- Du hast ein gutes Verständnis von Cloud‑ und Container‑Technologien (z.B. Red Hat OpenShift, AWS, Azure)
- Du bist vertraut damit, nutzbare Datensätze aus mehreren strukturierten und unstrukturierten Datenquellen aufzubauen
- Idealerweise verfügst du über Kenntnisse in der Banken‑ und Finanzdienstleistungsbranche.
Data Scientist (m/w/d) Arbeitgeber: IBM
IBM Consulting ist ein hervorragender Arbeitgeber, der eine Kultur der kontinuierlichen Weiterentwicklung und Empathie fördert. In einem dynamischen Umfeld, das auf Zusammenarbeit und Innovation ausgerichtet ist, bieten wir unseren Mitarbeitern die Möglichkeit, an bedeutenden Projekten zu arbeiten und ihre Fähigkeiten durch Schulungen und Mentoring weiterzuentwickeln. Unsere Delivery Centers ermöglichen es dir, lokal mit führenden Unternehmen zusammenzuarbeiten und dabei modernste Technologien zu nutzen, um echte Veränderungen zu bewirken.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Data Scientist (m/w/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 IBM 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 (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 (m/w/d) bei IBM gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei IBM 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 IBM entscheidend sein!
