Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und implementiere Machine-Learning-Modelle in Produktionsumgebungen.
- Unternehmen: Innovatives Unternehmen im Bereich Datenwissenschaft mit einem Fokus auf digitale Zwillinge.
- Vorteile: Flexibles hybrides Arbeiten, 25 Tage Urlaub und Gesundheitsoptionen.
- Weitere Informationen: Dynamisches Umfeld mit Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Datenwissenschaft und verbessere globale Forschungsoperationen.
- Qualifikationen: Erfahrung in der Datenwissenschaft und starke Python-Kenntnisse erforderlich.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Role Overview
This Senior Data Scientist on the Digital Twins team will apply data science to live production environments, improving the quality, reliability, and performance of high-volume data systems used by global research operations.
Responsibilities
- Develop and deploy machine‑learning models in production environments.
- Work end‑to‑end across the data science lifecycle: problem definition, modelling, deployment, and monitoring.
- Analyse new and existing data sources to improve decision‑making and model performance.
- Design feedback loops that continuously improve outcomes and data quality.
- Collaborate closely with engineers to deliver scalable, reliable model predictions.
- Communicate technical insights clearly to non‑technical stakeholders.
Qualifications
- Solid experience working as a data scientist on real‑world, production problems.
- Strong Python skills (or a similar language used in applied data science).
- Experience with supervised learning and unsupervised techniques such as anomaly detection.
- Exposure to cloud‑based model training, deployment, and automation.
- Strong sense of ownership and accountability for data science outputs.
- Experience working with large consumer datasets or high‑traffic platforms is an advantage, but not essential.
- Tech Environment
You will work with modern data and analytics tooling across cloud platforms, including machine‑learning services, data pipelines, and monitoring solutions.
Our current ecosystem includes AWS technologies, with new development increasingly aligned to Azure.
Benefits
- Flexible hybrid working
- 25 days leave, with 2 days paid for volunteering and life event leave.
- Competitive salary and bonus (bonus dependent on role).
- Company pension.
- Enhanced parental leave.
- Healthcare options.
- Wide range of flexible benefits.
- Location
Reading, King’s Road, United Kingdom.
Visa and Relocation
We are not able to offer visa sponsorship or relocation support for this role.
Equal Opportunity Statement
We want to create an equality of opportunity in a fair and supportive working environment where people feel included, accepted, and are allowed to flourish in a space where their mental health and well-being is taken into consideration.
We want to create a more diverse community to expand our talent pool, be locally representative, drive diversity of thinking, and better commercial outcomes.
#J-18808-Ljbffr
Senior Data Scientist - Digital Twins Arbeitgeber: KANTAR
Kantar ist ein herausragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern die Möglichkeit bietet, in einem dynamischen und kreativen Umfeld zu arbeiten, das Innovation und persönliches Wachstum fördert. Mit Standorten in New York, San Francisco und Seattle profitieren unsere Mitarbeiter von einer hybriden Arbeitsweise, die Flexibilität und eine ausgewogene Work-Life-Balance ermöglicht. Wir setzen auf Teamarbeit und individuelle Entwicklung, um sicherzustellen, dass jeder Mitarbeiter sein volles Potenzial entfalten kann und gleichzeitig an der Spitze der Werbe- und Medienbranche steht.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Senior Data Scientist - Digital Twins 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 KANTAR 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 - Digital Twins 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 - Digital Twins bei KANTAR gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei KANTAR 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 KANTAR entscheidend sein!
