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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Analysiere Daten, entwickle Vorhersagealgorithmen und generiere umsetzbare Erkenntnisse.
- Arbeitgeber: Werde Teil eines innovativen Tech-Unternehmens, das das Verbraucherverhalten im Einzelhandel revolutioniert.
- Mitarbeitervorteile: Vollständig remote arbeiten und ein attraktives Gehalt von 80.000 - 95.000 €.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft des Einzelhandels mit fortschrittlicher Analytik und Machine Learning.
- Gewünschte Qualifikationen: Bachelor-Abschluss in einem quantitativen Bereich und 1-2 Jahre Erfahrung in der Datenanalyse.
- Andere Informationen: Erfahrung im Einzelhandel oder mit Cloud-Plattformen ist von Vorteil.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 80000 - 95000 € pro Jahr.
Opportunity to join a fast-growing technology company, die revolutioniert, wie Unternehmen das Verhalten von Verbrauchern im Einzelhandel verstehen und vorhersagen. Ihre innovative Plattform kombiniert fortschrittliche Analytik, maschinelles Lernen und Fachwissen, um Unternehmen zu befähigen, datengestützte Entscheidungen zu treffen.
Verantwortlichkeiten:
- Rohdaten analysieren: Qualität bewerten, bereinigen, strukturieren für die nachgelagerte Verarbeitung
- Genauigkeit und skalierbare Vorhersagealgorithmen entwerfen
- Mit dem Engineering-Team zusammenarbeiten, um analytische Prototypen in die Produktion zu bringen
- Umsetzbare Erkenntnisse zur Verbesserung des Geschäfts generieren
Qualifikationen:
- Abschluss oder gleichwertige Erfahrung in einem quantitativen Bereich (Statistik, Mathematik, Informatik, Ingenieurwesen usw.)
- Mindestens 1 - 2 Jahre Erfahrung in quantitativer Analytik oder Datenmodellierung
- Tiefes Verständnis von prädiktiven Modellen, maschinellem Lernen, Clustering- und Klassifikationstechniken sowie Algorithmen
- Fließend in einer Programmiersprache (Python, C, C++, Java, SQL)
- Vertrautheit mit Big Data-Frameworks und Visualisierungstools (Cassandra, Hadoop, Spark, Tableau)
Nice to Have:
- Erfahrung im Einzelhandel, im Umsatzmanagement oder in der Verbraucheranalytik.
- Kenntnisse über Cloud-Plattformen wie AWS, GCP oder Azure.
- Vertrautheit mit Datenvisualisierungstools (z. B. Tableau, Power BI oder ähnliche).
Gehaltsspanne: €80.000 - €95.000
Vollständig remote - Arbeiten von überall in Deutschland.
Data Scientist Arbeitgeber: LinkedIn
Kontaktperson:
LinkedIn HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Data Scientist
✨Tipp Nummer 1
Nutze dein Netzwerk! Sprich mit ehemaligen Kollegen oder Kommilitonen, die bereits in der Branche arbeiten. Oftmals erfährt man über persönliche Kontakte von offenen Stellen, die nicht öffentlich ausgeschrieben sind.
✨Tipp Nummer 2
Beteilige dich an Online-Communities und Foren, die sich mit Data Science beschäftigen. Plattformen wie GitHub oder Kaggle sind großartige Orte, um deine Fähigkeiten zu zeigen und gleichzeitig von anderen zu lernen.
✨Tipp Nummer 3
Halte dich über aktuelle Trends und Technologien im Bereich Data Science auf dem Laufenden. Das zeigt potenziellen Arbeitgebern, dass du engagiert und motiviert bist, dein Wissen ständig zu erweitern.
✨Tipp Nummer 4
Bereite dich auf technische Interviews vor, indem du häufige Fragen zu Algorithmen, Datenstrukturen und maschinellem Lernen übst. Es kann hilfreich sein, Mock-Interviews mit Freunden oder Mentoren durchzuführen.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Data Scientist
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Verstehe die Anforderungen: Lies die Stellenbeschreibung sorgfältig durch und achte auf die geforderten Qualifikationen und Erfahrungen. Stelle sicher, dass du alle relevanten Punkte in deiner Bewerbung ansprichst.
Betone deine technischen Fähigkeiten: Hebe deine Kenntnisse in Programmiersprachen wie Python oder SQL sowie deine Erfahrung mit Big Data-Frameworks und Visualisierungstools hervor. Zeige konkrete Beispiele, wie du diese Fähigkeiten in der Vergangenheit angewendet hast.
Erstelle ein überzeugendes Anschreiben: Verfasse ein individuelles Anschreiben, das deine Motivation für die Position als Data Scientist und dein Interesse an der Branche verdeutlicht. Gehe darauf ein, wie du zur Verbesserung der Geschäftsentscheidungen beitragen kannst.
Prüfe deine Unterlagen: Bevor du deine Bewerbung einreichst, überprüfe alle Dokumente auf Vollständigkeit und Richtigkeit. Achte darauf, dass dein Lebenslauf aktuell ist und alle relevanten Erfahrungen und Qualifikationen enthält.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei LinkedIn vorbereitest
✨Verstehe die Unternehmensmission
Informiere dich über die Mission und Vision des Unternehmens. Zeige im Interview, dass du verstehst, wie deine Rolle als Data Scientist zur Verbesserung der Verbraucheranalysen beiträgt.
✨Bereite technische Fragen vor
Erwarte technische Fragen zu Predictive Modeling, Machine Learning und den von dir verwendeten Programmiersprachen. Übe, wie du deine Erfahrungen und Kenntnisse in diesen Bereichen klar und präzise präsentieren kannst.
✨Präsentiere deine Projekte
Bereite einige deiner bisherigen Projekte vor, die relevante Datenanalysen oder Machine Learning-Modelle beinhalten. Sei bereit, die Herausforderungen, Lösungen und Ergebnisse zu erläutern, um deine praktischen Fähigkeiten zu demonstrieren.
✨Fragen stellen
Bereite einige durchdachte Fragen vor, die du dem Interviewer stellen kannst. Dies zeigt dein Interesse an der Position und hilft dir, mehr über die Unternehmenskultur und die Erwartungen an die Rolle zu erfahren.
