Auf einen Blick
- Aufgaben: Leite ein Team von Datenwissenschaftlern und entwickle innovative Lösungen für unsere Kunden.
- Unternehmen: iSpot, ein aufstrebendes Start-up in Seattle mit einer dynamischen Unternehmenskultur.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, Aktienoptionen und flexible Arbeitszeiten.
- Weitere Informationen: Hybrid-Arbeitsmodell mit Möglichkeiten zur persönlichen und beruflichen Weiterentwicklung.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Datenanalyse und trage zum Erfolg eines großartigen Unternehmens bei.
- Qualifikationen: Mindestens 5 Jahre Erfahrung in Datenanalyse und Führungskompetenz.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 136000 - 168000 € pro Jahr.
Immigration / Work Authorization Notice: Bewerber müssen derzeit autorisiert sein, in den Vereinigten Staaten zu arbeiten. iSpot kann für diese Position zurzeit kein Arbeitsvisum sponsern oder übernehmen. iSpot konkurriert um die besten Talente. Unsere Vergütungspakete bestehen aus Gehalt und Eigenkapital in einem der heißesten Start-ups in Seattle sowie anderen Standardleistungen. Am wichtigsten ist, dass wir eine wirklich interessante Arbeitserfahrung bieten und die Chance, zum Erfolg von etwas Großem beizutragen.
Was Sie erwartet: Unser Client Data Science-Team ist darauf spezialisiert, unseren Kunden wertvolle Einblicke und Berichte zu liefern. Wir gedeihen durch Innovation und setzen modernste Techniken ein, die es unseren Kunden ermöglichen, ihre Geschäfte voranzutreiben. Unser Team, bestehend aus Analysten, Datenwissenschaftlern und Ingenieuren, bringt ein tiefes Verständnis der Medienlandschaft, fortgeschrittene Datenwissenschaftstechniken und starke Programmierfähigkeiten mit, die alle von einer Leidenschaft für Wachstum angetrieben werden.
Verantwortlichkeiten:
- Management, Mentoring und Entwicklung von drei direkten Mitarbeitern sowie Förderung des Wachstums des gesamten Data Science-Teams.
- Zusammenarbeit an komplexen Problemen, sowohl unabhängig als auch im Team, während Sie R-, Python- oder SQL-Skripte für eine effektive Datenverarbeitung schreiben und optimieren.
- Anpassung bestehender Werkzeuge und Methoden an sich entwickelnde Bedürfnisse, Ausbalancierung der Arbeitslasten über verschiedene Projekte hinweg und Nutzung solider Kenntnisse in maschinellem Lernen und Statistik zur informierten Entscheidungsfindung.
- Sammlung, Aggregation und Manipulation von Daten aus mehreren Quellen, Anwendung analytischer Techniken zur Ableitung von Erkenntnissen und Erstellung klarer Visualisierungen oder Berichte.
- Engagement mit internen und externen Teams zur Klärung von Anforderungen, zur Bewältigung von Herausforderungen und zur Entwicklung maßgeschneiderter Lösungen, während der Projektstatus und Updates in Tools wie JIRA dokumentiert werden.
- Effektive Kommunikation mit verschiedenen Zielgruppen, Übersetzung komplexer Ergebnisse in zugängliche Formate durch schriftliche Berichte und Präsentationen sowie aktive Teilnahme an Teamdiskussionen zur Unterstützung von Zusammenarbeit und Problemlösung.
Qualifikationen und Bildungsanforderungen:
- Über 5 Jahre Erfahrung in Analytics, Data Science oder einem vergleichbaren Bereich.
- Bachelor-Abschluss in einem quantitativen oder sozialwissenschaftlichen Bereich, Master/PhD bevorzugt.
- Über 3 Jahre Programmiererfahrung mit über 2 Jahren speziell in R oder Python.
- Fortgeschrittene Programmierkenntnisse in Python oder R.
- Über 1 Jahr Erfahrung im Management oder Mentoring von Personen.
Bevorzugte Fähigkeiten:
- Mittleres Wissen in Analytics, Data Science, Statistik, Marketing und Visualisierungen.
- Außergewöhnliche schriftliche und mündliche Kommunikation mit internen und externen Stakeholdern auf allen Ebenen.
- Soziale Fähigkeiten wie kritisches Denken, Detailgenauigkeit, effektive Kommunikation, Problemlösung, Empathie und Führung.
Zielvergütungsbereich: $136,000-168,000 USD jährlich. Wir sind bestrebt, wettbewerbsfähige, marktgerechte Vergütung anzubieten. Die oben genannte Barvergütung umfasst das Grundgehalt, variable Provisionen für Mitarbeiter in berechtigten Rollen und jährliche Bonusziele für berechtigte Rollen. Neben der Barvergütung sind alle Vollzeit-iSpotter berechtigt, am Eigenkapitalplan von iSpot teilzunehmen, um Aktienoptionen zu erhalten. Nicht-exempt Rollen sind ebenfalls berechtigt für (vorab genehmigte) Überstundenvergütung.
Hybrid- und flexible Arbeitsplatzpolitik: iSpot unterstützt einen hybriden und flexiblen Arbeitsplatz. Je nach Standort und Arbeitsverantwortung können Mitarbeiter als vollzeit- oder teilzeitbürobasiert oder als vollständig remote Mitarbeiter eingestuft werden. Ein hybrider Arbeitszeitplan bedeutet, dass Sie an einigen Tagen im Büro und an anderen Tagen von zu Hause aus arbeiten. Die besten hybriden Arbeitsplätze ermöglichen Flexibilität und fördern gleichzeitig Konsistenz. Mitarbeiter, die lokal oder in den umliegenden Gebieten eines unserer Büros (Bellevue, WA oder New York, NY) wohnen, arbeiten nach einem hybriden Zeitplan und kommen 1-3 Tage pro Woche in ihr lokales Büro. Während diejenigen, die in einer nicht bürobasierten Rolle und weiter entfernt von unseren Büros wohnen, nach einem vollständig remote Zeitplan arbeiten. Wenn Sie Fragen zu den genauen Details unserer hybriden und flexiblen Arbeitsplatzpolitik haben, lassen Sie es Ihren Recruiter wissen, und er wird dies mit Ihnen weiter besprechen.
iSpot ist ein Arbeitgeber, der Chancengleichheit bietet. Alle Bewerber erhalten eine Berücksichtigung für eine Anstellung, ohne Rücksicht auf Rasse, Ethnie, Geschlecht, Geschlechtsidentität, sexuelle Orientierung, geschützten Veteranenstatus, Behinderung, Alter oder andere gesetzlich geschützte Status. Wenn Sie Unterstützung und/oder eine angemessene Anpassung aufgrund einer Behinderung während des Bewerbungs- oder Rekrutierungsprozesses benötigen, wenden Sie sich bitte an unser HR-Team.
Bewohner Kaliforniens, die sich für Positionen bei iSpot bewerben, können hier auf das kalifornische Verbraucherschutzgesetz zugreifen.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Manager, Client Data Science 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 Ispottv 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 Manager, Client Data Science 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 Manager, Client Data Science bei Ispottv gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Ispottv 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 Ispottv entscheidend sein!