Auf einen Blick
- Aufgaben: Gestalte die Transformation zu einem datengetriebenen Unternehmen und entwickle analytische Lösungen.
- Unternehmen: Innovatives Unternehmen, das auf Datenanalyse und Nachhaltigkeit setzt.
- Vorteile: Attraktive Vergütung, flexible Arbeitszeiten und Entwicklungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Dynamisches Team mit vielen Möglichkeiten zur persönlichen und beruflichen Weiterentwicklung.
- Warum dieser Job: Nutze deine Datenkompetenz, um echten Mehrwert aus Daten zu schaffen.
- Qualifikationen: Erfahrung in SQL/Python und Leidenschaft für Data Analytics.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 49500 - 60500 € pro Jahr.
Dein Gestaltungsbereich
- Du gestaltest die Transformation zu einem nachhaltig datengetriebenen Unternehmen aktiv mit.
- Du übernimmst Verantwortung für die Konzeption und Umsetzung datenbasierter Lösungen gemeinsam mit einem engagierten Team.
- Du entwickelst analytische Datenmodelle auf unserer kuratierten Datenschicht (Gold Layer) und schaffst damit eine verlässliche Basis für datenbasierte Entscheidungen.
- Du übersetzt fachliche Anforderungen gemeinsam mit Fachbereichen, Product Ownern und Engineering-Teams in durchdachte Daten- und Reporting-Lösungen.
- Du entwickelst aussagekräftige Reports, Dashboards und Auswertungen mit Power BI und machst komplexe Zusammenhänge verständlich und nutzbar.
- Du stellst die fachliche Qualität und Plausibilität von Datenmodellen, Reports und Auswertungen sicher.
- Du arbeitest aktiv an der Weiterentwicklung unserer Datenplattform und unserer Self-Service-Möglichkeiten für die Fachbereiche mit.
- Du bringst deine analytische Perspektive bei der Weiterentwicklung unserer Daten- und Analytics-Landschaft ein und identifizierst Potenziale für neue datengetriebene Lösungen.
- Du arbeitest eng mit dem Data Engineering Team, den Fachbereichen und den Product Ownern zusammen und trägst dazu bei, aus Daten konkreten Mehrwert zu schaffen.
Dein Erfahrungsschatz
- Mehrjährige Erfahrung in der Entwicklung analytischer Lösungen und im Umgang mit Daten.
- Gute Kenntnisse in SQL und/oder Python.
- Erfahrung mit Reporting- und Visualisierungslösungen, Power BI von Vorteil.
- Erfahrung im Data-Warehouse-Umfeld und im Aufbau bzw. der Nutzung von Datenmodellen.
- Fähigkeit, fachliche Anforderungen zu verstehen, zu analysieren und in umsetzbare Daten- und Analytics-Lösungen zu übersetzen.
- Ausgeprägtes analytisches und vernetztes Denkvermögen sowie Freude an Data Analytics, Business Intelligence und Künstlicher Intelligenz.
- Erfahrung in der fachlichen Validierung und Qualitätssicherung von Daten und Datenmodellen.
Einfach fragen Michael Hirt, HR Business Partner, hilft dir gerne weiter.
Data Scientist (w/m/d) in Basel Arbeitgeber: Jobeagle
Als führender Hersteller von Aluminiumverpackungen bieten wir Ihnen als Automatiker:in / Betriebselektriker:in ein dynamisches Arbeitsumfeld, in dem Innovation und Teamarbeit großgeschrieben werden. Unsere engagierten Mitarbeitenden profitieren von umfangreichen Weiterbildungsmöglichkeiten, einem fairen Gehalt sowie einer großzügigen Pensionskassenlösung. Zudem genießen Sie die Vorteile einer modernen Infrastruktur mit guter Erreichbarkeit durch öffentliche Verkehrsmittel und einer Vielzahl an Einkaufsmöglichkeiten in der Nähe.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Data Scientist (w/m/d) in Basel erhalten könntest
✨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 Jobeagle 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 (w/m/d) in Basel 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 (w/m/d) bei Jobeagle gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Jobeagle 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 Jobeagle entscheidend sein!
