Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und implementiere Machine Learning Modelle zur Optimierung von Energiespeichern.
- Unternehmen: Innovatives Unternehmen im Bereich erneuerbare Energien mit einem dynamischen Team.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, flexible Arbeitszeiten und Weiterbildungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Tolle Karrierechancen in einem wachsenden Sektor.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Energie mit datengetriebenen Lösungen und innovativen Technologien.
- Qualifikationen: Erfahrung in Data Science und Kenntnisse in Python sowie SQL erforderlich.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 45000 - 65000 € pro Jahr.
Verantwortlichkeiten
- Entwicklung, Implementierung und Bereitstellung von Machine-Learning-Modellen und statistischen Analysen zur Optimierung der Leistung von Energiespeicher- und Solaranlagen im Portfolio von Stem.
- Entwurf und Aufbau von Datenpipelines zur Extraktion, Transformation und Analyse von großflächigen Datensätzen aus Energiesystemen.
- Zusammenarbeit mit Softwaretechnik, Produktmanagement und Energieexperten zur Integration datengestützter Lösungen in die PowerTrack-Plattformen.
- Erstellung von Datenvisualisierungen, Dashboards und Berichten zur Kommunikation von Erkenntnissen und Empfehlungen an Stakeholder.
- Durchführung explorativer Datenanalysen zur Identifizierung von Trends, Mustern und Möglichkeiten zur Verbesserung der Systemleistung und Geschäftsergebnisse.
Anforderungen
- Mindestens 1-3 Jahre Erfahrung in Data Science, Analytics, Machine Learning oder einem verwandten Bereich.
- Abschluss in Data Science, Statistik, Informatik, Mathematik, Ingenieurwesen oder einem verwandten Bereich oder gleichwertige Erfahrung.
- Kenntnisse in Python und Datenwissenschaftsbibliotheken (pandas, numpy, scikit-learn, TensorFlow oder PyTorch).
- Vertrautheit mit Optimierungsbibliotheken (z.B. CVXPY) und Erfahrung in der Formulierung oder Interpretation von eingeschränkten Optimierungsproblemen.
- Starke SQL-Kenntnisse und Erfahrung im Umgang mit großen Datensätzen unter Verwendung von SQL oder SQL-ähnlichen Abfragesprachen.
- Komfortable Nutzung moderner KI-Coding-Assistenten (Cursor, Claude Code, GitHub Copilot usw.) zur Beschleunigung der Entwicklung.
- Erfahrung im Schreiben von gut dokumentiertem, gut getesteten und wartbaren Code.
- Versionskontrolle mit Git und Erfahrung in der Nutzung von GitHub, GitLab oder Bitbucket.
- Erfahrung im Prototyping von Analysen in Jupyter-Notebooks und im Aufbau leichter Datenanwendungen zur Erkundung und Kommunikation von Erkenntnissen, unter Verwendung von Tools wie Matplotlib, Seaborn, Plotly und Frameworks wie Streamlit oder Dash.
- Starke analytische und problemlösende Fähigkeiten mit Fachkenntnissen in statistischen Methoden und Machine-Learning-Algorithmen.
- Ausgezeichnete Kommunikations- und Präsentationsfähigkeiten mit der Fähigkeit, komplexe technische Ergebnisse für unterschiedliche Zielgruppen zu übersetzen.
Data Scientist, Forecasting – Energy Storage System Optimization Arbeitgeber: Jobtailor
Als Global Director B2B – Business Development bei uns profitieren Sie von einer dynamischen und innovativen Arbeitsumgebung, die auf Zusammenarbeit und Kreativität setzt. Wir bieten Ihnen nicht nur attraktive Vergütungsmodelle und umfassende Weiterbildungsmöglichkeiten, sondern auch die Chance, in einem internationalen Team zu arbeiten, das Vielfalt und persönliche Entwicklung fördert. Unsere Unternehmenskultur legt großen Wert auf Flexibilität und Work-Life-Balance, sodass Sie Ihre Karriereziele in einem unterstützenden Umfeld erreichen können.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Data Scientist, Forecasting – Energy Storage System Optimization 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 Jobtailor 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, Forecasting – Energy Storage System Optimization 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, Forecasting – Energy Storage System Optimization bei Jobtailor gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Jobtailor 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 Jobtailor entscheidend sein!
