Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickeln Sie Retail-Media-Produkte durch Datenwissenschaft und maschinelles Lernen.
- Unternehmen: Das Unternehmen bietet umfassende Einarbeitungsprogramme und individuelle Entwicklungsmöglichkeiten.
- Vorteile: Profitieren Sie von einem Sportmitgliedschaftspaket und bis zu 20 Tagen Homeoffice im Jahr.
- Weitere Informationen: Arbeiten Sie eng mit Produktmanagern und Ingenieuren zusammen.
- Warum dieser Job: Übernehmen Sie Verantwortung in einem sich entwickelnden Produktbereich mit realen Datensätzen.
- Qualifikationen: Erforderlich sind Erfahrung in Python, SQL und maschinellem Lernen sowie Interesse an Retail Media.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Über Ihre Aufgaben:
- Beitrag zur Entwicklung unseres Retail-Media-Produkts durch Anwendung von Data Science und Machine Learning zur Erstellung relevanter, effektiver und skalierbarer Lösungen, die Wert für Kunden, Werbetreibende und das Unternehmen schaffen.
- Arbeiten an End-to-End Data Science und Machine Learning Initiativen, enge Zusammenarbeit mit Produktmanagern, Ingenieuren und Fachexperten zur Übersetzung von geschäftlichen Herausforderungen in datengestützte Lösungen.
- Eigenverantwortung für Projekte über den gesamten Lebenszyklus, von der Problemdefinition und Experimentierung bis hin zu Produktionsbereitstellung, Überwachung und kontinuierlicher Verbesserung unter Verwendung komplexer realer Datensätze.
- Entwurf, Bewertung und Verbesserung von Machine Learning-Modellen und Experimenten, unter Berücksichtigung von Leistungs-, Skalierbarkeits-, Wartungs- und Geschäftsauswirkungen.
- Beitrag zu Best Practices in der Data Science und Wissensaustausch, als technischer Sparringspartner innerhalb des Data & AI-Teams.
Über den Tech-Stack:
- Databricks, Spark, Azure, Python, SQL, Machine Learning, MLOps, Experimentation & Analytics Frameworks, Git, CI/CD.
Über Sie:
- Sie bringen solide Erfahrung in angewandter Data Science und Machine Learning mit, einschließlich dem Aufbau und der Bereitstellung von Modellen in Produktionsumgebungen.
- Sie haben eine starke Grundlage in Python, SQL, statistischer Modellierung und der Verarbeitung großer Datenmengen.
- Sie haben Erfahrung mit oder ein starkes Interesse an Retail Media, digitaler Werbung, Marketinganalytik, Personalisierung, Empfehlungssystemen oder verwandten kommerziellen Datenprodukten.
- Sie genießen es, Verantwortung für mehrdeutige Probleme zu übernehmen und Struktur zu schaffen, insbesondere in einem Produktbereich, der noch gestaltet wird.
Über Ihre Vorteile:
- Willkommenstage: Wir möchten, dass Sie sich vom ersten Tag an bei uns wohlfühlen. Daher begrüßen wir Sie mit unserem umfassenden Onboarding-Programm.
- Sport: Bleiben Sie gesund. Profitieren Sie von einem Mitgliedschaftspaket (M) beim Urban Sports Club, damit Sie eine große Auswahl an Sportangeboten nutzen können.
- Homeoffice: Wenn Ihr Job nicht erfordert, dass Sie im Büro anwesend sind, können wir den Arbeitsort individuell vereinbaren - sogar bis zu 20 Tage im Jahr überall in der EU.
- Persönliche Entwicklung: Wachsen! Wir unterstützen und fördern Ihre individuelle Entwicklung durch verschiedene interne und externe Schulungen.
- Mitarbeiterrabatt: Sie erhalten einen Mitarbeiterrabatt von 10 % auf alle rezeptfreien, Schönheits- und Körperpflegeprodukte in unserem Online-Shop & 20 % Rabatt auf nu3.
Senior Data Scientist, Retail Media (m/f/d) Arbeitgeber: jobr.pro
Das Unternehmen fördert Ihre persönliche Entwicklung durch interne und externe Schulungen. Es bietet auch einen 10% Mitarbeiterrabatt auf Produkte im Online-Shop. Die Lage ermöglicht flexibles Arbeiten, einschließlich Homeoffice in der EU.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Senior Data Scientist, Retail Media (m/f/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 jobr.pro 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, Retail Media (m/f/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, Retail Media (m/f/d) bei jobr.pro gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei jobr.pro 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 jobr.pro entscheidend sein!
