Auf einen Blick
- Aufgaben: Gestalte die digitale Transformation im Bankwesen mit KI und Datenanalyse.
- Unternehmen: IBM Client Innovation Center Germany – ein innovativer Arbeitgeber.
- Vorteile: 30 Tage Urlaub, flexible Arbeitszeiten, mobiles Arbeiten und individuelle Karriereförderung.
- Weitere Informationen: Interdisziplinäre Teams und regelmäßige Teamevents für eine tolle Arbeitsatmosphäre.
- Warum dieser Job: Sei Teil eines agilen Teams und arbeite an spannenden Projekten mit modernster Technologie.
- Qualifikationen: Erfahrung in Python oder R sowie Kenntnisse in Datenanalyse und -bereinigung.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Sind Sie bereit, das Beste aus sich und Ihren Fähigkeiten herauszuholen? Möchten Sie aktiv die Transformation einer gesamten Branche gestalten? Dann werden Sie Teil von etwas Großem – als Data Scientist AI (m/w/d) an einem unserer Standorte in Köln, Frankfurt, München oder Magdeburg.
Kombinieren Sie Ihr Bankwissen mit einer Vielzahl technischer Innovationen wie künstlicher Intelligenz und arbeiten Sie an individualisierten Lösungen für unsere Kunden im Bankwesen. Begleiten Sie uns bei der Gestaltung der digitalen Transformation zu einem neuen, sicheren und innovativen Bankerlebnis.
In dieser Rolle arbeiten Sie im IBM Client Innovation Center Germany (CIC), wo wir tiefgehendes technisches Know-how und Branchenwissen auf eine Vielzahl von Kundenprojekten im öffentlichen und privaten Sektor anwenden. Unser CIC bietet technische Expertise für lokale Unternehmen, um Innovationen voranzutreiben und neue Technologien umzusetzen.
Ihre Rolle und Verantwortlichkeiten
Als Senior Data Scientist AI (m/w/d) sind Sie von Anfang an in laufende oder neue Kundenprojekte eingebunden. Ihre Aufgaben variieren je nach Projekt und Kundensituation. In der Regel können Sie sich auf ein agiles Arbeitsumfeld freuen, in dem wir gemeinsam mit Kundenmanagern in einem BizDevOps-Setup spannende Data Science- und KI-Anwendungsfälle umsetzen.
Dies umfasst die technische Kommunikation mit technischen Experten auf Kundenseite (z.B. aus den Bereichen Statistik, Zahlungen, Risikomanagement oder anderen) sowie die technische Umsetzung der relevanten Anforderungen (z.B. in Python und/oder R). Sie arbeiten in einem interdisziplinären Team und übernehmen Fachgebiete ganzheitlich und eigenständig, um zum Erfolg des jeweiligen Projekts beizutragen.
Wir bieten Ihnen diese Vorteile:
- Individuelle Karrierewege und gezielte Unterstützung durch Ihren Karriere-Coach
- Vielfältige Schulungs- und Zertifizierungsangebote
- Regelmäßiger Austausch innerhalb unserer Fachgemeinschaften
- Interdisziplinäre und kollegiale Teams
- 30 Tage Urlaub, flexible Arbeitszeiten und die Möglichkeit von mobilem Arbeiten
- Teamevents, wie Sommerfeste, interkulturelle Mittagessen
- Vielseitige Möglichkeiten, sich aktiv einzubringen und eigene Ideen einzubringen
- Mentoren- und Buddy-Programm, bei dem Sie sowohl fachliche als auch persönliche Unterstützung beim Einstieg in das CIC erhalten
- Verschiedene Vorteile, einschließlich JobRad
Wenn Sie Fragen haben, hilft Ihnen Rita Feldhoffer gerne weiter.
Erforderliche technische und berufliche Kenntnisse
- Starke Erfahrung in mindestens einer der folgenden Programmiersprachen/-frameworks: Python, R und R Shiny
- Kenntnisse der folgenden Bibliotheken: Pandas, Numpy
- Kenntnisse moderner Data Science-Techniken und deren Anwendung
- Erfahrung in der Bereinigung, Analyse und Aggregation großer Datensätze
- Fundierte Kenntnisse im Umgang mit Zeitreihendaten
- Erfahrung mit JupyterHub
- Erfahrung mit Rstudio Server
- Selbstmotivation, schnelle Auffassungsgabe und Teamfähigkeit in einem internationalen Umfeld
- Fließende Deutsch- und Englischkenntnisse
Bevorzugte technische und berufliche Kenntnisse
- Erfahrung mit Impala oder Hive
- Erfahrung mit AWS S3
- Sie haben bereits mit den folgenden Tools gearbeitet: Hbase, Kafka, HDFS
Senior Data Scientist AI (m/w/d) Arbeitgeber: IBM
Als Arbeitgeber im IBM Client Innovation Center Germany bieten wir Ihnen die Möglichkeit, aktiv an der digitalen Transformation der Bankenbranche mitzuwirken. Unsere Unternehmenskultur fördert individuelle Karrierewege, flexible Arbeitszeiten und ein agiles Arbeitsumfeld, in dem Sie Ihre Ideen einbringen können. Mit 30 Tagen Urlaub, einem Mentor-Programm und vielfältigen Weiterbildungsmöglichkeiten schaffen wir ein unterstützendes Umfeld für Ihre persönliche und berufliche Entwicklung.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Senior Data Scientist AI (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 Senior Data Scientist AI (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 Senior Data Scientist AI (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!
