Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle innovative Datenlösungen und optimiere unsere Analyseplattform.
- Unternehmen: Führendes Unternehmen im Bereich Datenwissenschaft mit innovativer Kultur.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, Gesundheitsleistungen und flexible Arbeitsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Dynamisches Team mit großartigen Entwicklungsmöglichkeiten.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Datenanalyse und beeinflusse echte Geschäftsentscheidungen.
- Qualifikationen: Mindestens 3 Jahre Erfahrung in Datenwissenschaft und starke Python-Kenntnisse.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Responsibilities
- As a Data Scientist with us, you will play a central role in developing our data warehouse and analytics platform.
- You design and implement innovative data science and analytics solutions that drive company growth, generate new insights for our clients across diverse industries, and foster innovation.
- You play a key role in operating and advancing our data warehouse and analytics platform using Python and a modern, data-driven Google Cloud architecture.
- You implement and optimize existing data processing pipelines for large, multinational client projects, focusing on standardization and automation.
- You design and implement software solutions to analyze structured and unstructured data from surveys, customer databases, and other sources.
- Together with your team, you advise internal and external stakeholders on efficient data and decision-making processes and translate available data into decision-relevant insights using analytical methods and visualization techniques.
- You work with a modern data engineering and analytics stack - e. g., Python, Docker, Google Cloud, Tableau - and collaborate with the team to develop pragmatic automation solutions for complex analysis workflows.
Requirements
- You have 3+ years of experience in data engineering and data science, as well as multivariate data analysis and visualization, and are eager to learn new technologies.
- You have solid Python skills and hands‑on experience with relevant libraries (pandas, numpy, pytest, etc.) and are familiar with ETL/ELT processes, common data exchange protocols, interfaces, and data formats.
Experience with database systems/SQL, GCP or similar platforms, and working in agile teams is a plus.
- Excellent quantitative degree (M. Sc.), e. g., in STEM, quantitative social sciences, business informatics, or related fields.
- You enjoy working in a team, have a solution-oriented in-house consulting mindset, and prefer to drive initiatives proactively rather than wait for instructions.
- You work in a structured and meticulous way - accuracy is important to you.
• You are fluent in English (written and spoken) - German is a plus!
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StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Senior Data Scientist 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 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 Senior Data Scientist 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 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!
