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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Du entwickelst und optimierst datenbasierte Lösungen und Analysen.
- Arbeitgeber: Wir sind ein innovatives Unternehmen, das sich auf Datenanalyse und KI spezialisiert hat.
- Mitarbeitervorteile: Flexible Arbeitszeiten, Homeoffice-Möglichkeiten und spannende Projekte warten auf dich.
- Warum dieser Job: Werde Teil eines dynamischen Teams und gestalte die Zukunft der Datenanalyse mit.
- Gewünschte Qualifikationen: Kenntnisse in SQL, Python und Erfahrung mit Data Warehousing sind erforderlich.
- Andere Informationen: Wir fördern deine Weiterbildung und bieten ein kreatives Arbeitsumfeld.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 43200 - 72000 € pro Jahr.
Wir suchen eine engagierte Fachkraft, die folgende Verantwortlichkeiten übernimmt:
- Verantwortung übernehmen: Sicherstellung, dass unsere Lösungen korrekt, zuverlässig, wartbar, gut dokumentiert und skalierbar sind. Einhaltung aller Datenschutzgesetze und -vorschriften ist dabei selbstverständlich.
- Prognosen meistern: Weiterentwicklung und Sicherstellung der Zuverlässigkeit unseres Preiskalkulationstools.
- Daten ins richtige Licht rücken: Umsetzung aller datenbasierten Anliegen, von Dashboards bis zu maßgeschneiderten Analysen.
- Automation vorantreiben: Entwicklung von Automatisierungslogiken in interdisziplinären Projekten, um Prozesse effizienter zu gestalten.
- Wertschöpfung steigern: Analyse von Datenstrukturen, Identifikation von Trends, Ausreißern und Anomalien, sowie Ableitung fundierter Empfehlungen.
- Analytics Projekte umsetzen: Erfolgreiche Umsetzung von datengetriebenen Projekten, von Descriptive bis Prescriptive Analytics.
Grundvoraussetzungen:
- Solide Kenntnisse in SQL, NoSQL und Python
- Fundiertes Wissen in Data Warehousing und Data Lake Konzepten
- Expertise in Predictive Modelling und Machine Learning, insbesondere mit XGBoost und anderen gängigen Algorithmen
- Begeisterung für Artificial Intelligence und deren Anwendungsmöglichkeiten
- Kompetenzen im Cloud Computing, vorzugsweise mit AWS
- Datenvisualisierung: Erfahrung mit Tools wie Google Looker, Tableau oder Power BI sowie die Fähigkeit, komplexe Sachverhalte visuell ansprechend darzustellen
- Analytisches Denken: Fähigkeit, Daten Mehrwert schaffen zu lassen und dieses Wissen gezielt einzusetzen
- Technische Expertise im Umgang mit großen Datenmengen und deren strukturierte Analyse
- Methodenkenntnisse in Statistik, Datenanalyse und Modellierungstechniken
- Arbeitsweise: Lösungsorientiert, teamfähig und kommunikativ
Data Scientist (d/w/m) Arbeitgeber: JobRad
Kontaktperson:
JobRad HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Data Scientist (d/w/m)
✨Netzwerken ist der Schlüssel
Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit aktuellen und ehemaligen Mitarbeitern von StudySmarter in Kontakt zu treten. Stelle Fragen zu ihrer Arbeit als Data Scientist und zeige dein Interesse an der Unternehmenskultur.
✨Praktische Erfahrungen sammeln
Beteilige dich an Projekten oder Hackathons, die sich auf Datenanalyse und Machine Learning konzentrieren. Dies zeigt nicht nur deine Fähigkeiten, sondern auch deine Leidenschaft für das Fachgebiet.
✨Bleibe auf dem neuesten Stand
Informiere dich über die neuesten Trends und Technologien im Bereich Data Science, insbesondere in Bezug auf Predictive Modelling und Cloud Computing. Zeige in Gesprächen, dass du über aktuelle Entwicklungen informiert bist.
✨Bereite dich auf technische Interviews vor
Übe typische Data Science Interviewfragen und -aufgaben, insbesondere in SQL, Python und Machine Learning. Dies wird dir helfen, selbstbewusst in technische Gespräche zu gehen und deine Fähigkeiten zu demonstrieren.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Data Scientist (d/w/m)
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Verstehe die Anforderungen: Lies die Stellenbeschreibung sorgfältig durch und achte auf die geforderten Fähigkeiten und Erfahrungen. Stelle sicher, dass du diese in deinem Lebenslauf und Anschreiben hervorhebst.
Betone deine technischen Fähigkeiten: Da die Position Kenntnisse in SQL, NoSQL, Python und Cloud Computing erfordert, solltest du konkrete Beispiele für deine Erfahrungen mit diesen Technologien in deinem Lebenslauf anführen.
Erstelle ein überzeugendes Anschreiben: Nutze dein Anschreiben, um deine Leidenschaft für Data Science und deine Erfahrungen in der Umsetzung datengetriebener Projekte zu betonen. Zeige, wie du zur Wertschöpfung des Unternehmens beitragen kannst.
Prüfe deine Unterlagen: Bevor du deine Bewerbung einreichst, überprüfe alle Dokumente auf Vollständigkeit und Fehler. Achte darauf, dass dein Lebenslauf aktuell ist und alle relevanten Informationen enthält.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei JobRad vorbereitest
✨Bereite dich auf technische Fragen vor
Da die Stelle fundierte Kenntnisse in SQL, NoSQL und Python erfordert, solltest du dich auf technische Fragen zu diesen Themen vorbereiten. Übe das Lösen von Problemen und das Erklären deiner Lösungsansätze, um deine Fähigkeiten zu demonstrieren.
✨Zeige deine Projekt-Erfahrungen
Bereite Beispiele aus deinen bisherigen Projekten vor, die deine Erfahrung in Predictive Modelling, Machine Learning und Datenvisualisierung zeigen. Erkläre, wie du Herausforderungen gemeistert hast und welche Ergebnisse du erzielt hast.
✨Verstehe die Bedeutung von Datenschutz
Da die Einhaltung von Datenschutzgesetzen eine wichtige Verantwortung ist, solltest du dich über relevante Vorschriften informieren. Sei bereit, darüber zu sprechen, wie du in der Vergangenheit mit sensiblen Daten umgegangen bist und welche Maßnahmen du ergriffen hast, um die Compliance sicherzustellen.
✨Demonstriere deine Teamfähigkeit
Die Stelle erfordert eine lösungsorientierte und teamfähige Arbeitsweise. Bereite Beispiele vor, die zeigen, wie du erfolgreich in interdisziplinären Teams gearbeitet hast und wie du zur Effizienzsteigerung beigetragen hast.
