Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und verbessere Python-Anwendungen für datengetriebene Marktmodelle.
- Unternehmen: Innovatives Unternehmen im Bereich Datenwissenschaft mit Fokus auf Märkte.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, flexible Arbeitszeiten und Weiterbildungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Dynamisches Team mit großartigen Entwicklungschancen.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Datenanalyse und arbeite an spannenden Projekten.
- Qualifikationen: Mindestens 3-5 Jahre Erfahrung in Softwareentwicklung, besonders mit Python.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Verantwortlichkeiten
- Wartung und Verbesserung von Anwendungen in Python (Dash), um den "Menschen im Prozess" mit Data Science-Modellen zu integrieren.
- Unterstützung von F&E und Betrieb datengetriebener analytischer Marktmodelle: Gemeinsam mit unseren Analysten und Marktexperten entwickeln Sie starke quantitative Marktmodelle zur Vorhersage wichtiger Marktvariablen unter Verwendung einer Vielzahl von Techniken; Anleitung und Unterstützung anderer bei der Entwicklung von Modellen, Implementierung neuer Modelle sowie Modellverbesserungen, wie z.B. die Förderung cloudbasierter Modell- und Prozessautomatisierung.
- Zusammenarbeit mit internen Marktexperten, um unsere Modelle und Erkenntnisse zu erklären und die Marktstruktur sowie die wichtigsten Treiber zu diskutieren - Übersetzung von Fachwissen zurück in unsere Modelle und Aufbau eines tiefen Verständnisses für Abläufe und Entscheidungsfindung in unseren Märkten.
- Wartung und Verbesserung des Code-Basis und der Code-Struktur für operationale Modelle und Backend-Datenarchitekturen.
- Entwicklung, Test und Einführung neuer Anwendungsfunktionen und Änderungsanfragen gemäß der Priorisierung durch den Product Owner.
- Management operationale Modelle & Anwendungen (Überwachung, Refactoring, Aktualisierung von Live-Diensten).
- Überprüfung und Debugging von Code sowie Sicherstellung einer guten Dokumentation des Codes.
- Ermöglichung effizienter Kommunikation zwischen Teams durch schnelles Prototyping und Demos potenzieller Lösungen.
- Erweiterung Ihres Wissens durch das Erlernen neuer Techniken und deren Anwendung auf bestehende und neue analytische Probleme in unseren Märkten. Aktives Teilen von Wissen und Innovationsbereichen mit Ihren Kollegen.
Anforderungen
- Mindestens 3 bis 5 Jahre praktische Erfahrung als Softwareentwickler, vorzugsweise im Kontext von Märkten und Marktpreisen.
- Ausgezeichnete Python-Kenntnisse und Erfahrung mit Python-Paketen für Anwendungen (wie Dash).
- Professionelle Nutzung von Versionskontrolltools in Projekten mit mehreren Entwicklern.
- Erfahrung im Entwerfen und Verwalten containerisierter Anwendungen sowie Vertrautheit mit Cloud-Plattformen (z.B. AWS).
- Datenhandling- und Datenmodellierungskenntnisse sowie Erfahrung mit relationalen Datenbanken (z.B. PostgreSQL).
- Ganzheitliche Perspektive auf den Geschäftswert von Analytik und eine starke Fähigkeit, komplexe Themen auf angemessenem Niveau verschiedenen Stakeholdern zu erklären, starke Kommunikations- und Engagementfähigkeiten.
- Bevorzugt frühere Erfahrungen in der Datenanalyse oder Data Science und Interesse an der Arbeit an Analyse- und Prognoseprojekten, die stark auf die Zusammenarbeit zwischen Mensch und Maschine angewiesen sind.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Senior Data Scientist – Commodity Markets 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 – Commodity Markets 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 – Commodity Markets 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!
