Head of Data Science
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Head of Data Science

Karlsruhe Vollzeit 72000 - 84000 € / Jahr (geschätzt) Kein Home Office möglich
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Auf einen Blick

  • Aufgaben: Leite ein Team von Data Scientists und entwickle innovative ML-Lösungen.
  • Arbeitgeber: Ein innovatives Softwareunternehmen, das Unternehmen hilft, bessere Entscheidungen zu treffen.
  • Mitarbeitervorteile: Flexible Arbeitszeiten, Remote-Optionen und spannende Unternehmensvorteile.
  • Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der KI und habe echten Einfluss auf Produkte und Strategien.
  • Gewünschte Qualifikationen: Mindestens 8 Jahre Erfahrung in ML oder Data Science und Führungskompetenz erforderlich.
  • Andere Informationen: Freiheit, neue Tools zu evaluieren und Prozesse zu verbessern.

Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 72000 - 84000 € pro Jahr.

Wenn Sie leidenschaftlich an maschinellem Lernen und Datenwissenschaft interessiert sind und bereit sind, ein Team zu leiten, das bahnbrechende Technologien mit realen Auswirkungen entwickelt, bietet diese Rolle eine seltene Gelegenheit.

Eine innovative Softwareplattform sucht einen erfahrenen Leiter, der die Datenwissenschaftsfunktion überwacht. In dieser entscheidenden Rolle werden Sie sowohl die strategische Ausrichtung als auch die technische Umsetzung von KI-Initiativen leiten, die für das Produkt zentral sind. Die Plattform hilft globalen Unternehmen, intelligentere kommerzielle Entscheidungen durch prädiktive Einblicke, die auf dem Kundenverhalten basieren, zu treffen.

Sie werden ein talentiertes Team von Datenwissenschaftlern leiten und eine kollaborative, leistungsstarke Gruppe formen. Ihr Fokus wird darauf liegen, Innovationen voranzutreiben, ML-Systeme zu skalieren und technische Bemühungen mit Geschäftsergebnissen in Einklang zu bringen. Sie werden mit der Unternehmensführung zusammenarbeiten und abteilungsübergreifend kooperieren, um sicherzustellen, dass maschinelles Lernen echten, nachhaltigen Wert liefert.

Diese Rolle bietet eine Mischung aus strategischem Einfluss und praktischer Wirkung. Sie werden definieren, wie sich maschinelles Lernen entwickelt, während Sie sicherstellen, dass die Lösungen robust, skalierbar und kommerziell relevant sind. Von der Verbesserung von Prozessen bis zur Bewertung neuer Tools haben Sie die Freiheit und Verantwortung, das Tempo vorzugeben.

Der ideale Kandidat hat mindestens acht Jahre Erfahrung im maschinellen Lernen oder in der Datenwissenschaft, einschließlich einer soliden Führungserfahrung. Sie bringen tiefgehende technische Expertise in der Modellentwicklung, Dateninfrastruktur und operativen Praktiken mit. Kenntnisse in Python sind unerlässlich, und Erfahrung mit Cloud-Plattformen wie AWS, Azure oder GCP wird hoch geschätzt. Ein Hintergrund in einem quantitativen Bereich wie Mathematik, Statistik oder Physik ist entscheidend, insbesondere wenn Sie technische Erkenntnisse mit den geschäftlichen Bedürfnissen verbinden können.

Der Erfolg in dieser Rolle hängt von Ihrer Fähigkeit ab, Menschen zu führen, Teams zu betreuen und klar mit sowohl technischen als auch nicht-technischen Kollegen zu kommunizieren. Vertrautheit mit agilen Arbeitsabläufen und Erfahrung in schnelllebigen, produktorientierten Umgebungen sind von Vorteil.

Wenn Sie bereit sind, die Verantwortung für maschinelles Lernen in einem Unternehmen zu übernehmen, in dem Ihre Arbeit sowohl das Produkt als auch die Strategie prägt, ist dies Ihr Moment.

Head of Data Science Arbeitgeber: LinuxRecruit

Unser Unternehmen ist ein hervorragender Arbeitgeber, der eine dynamische und innovative Arbeitsumgebung in einer aufregenden Stadt bietet. Wir fördern eine Kultur der Zusammenarbeit und des Wachstums, in der Sie als Head of Data Science nicht nur strategische Entscheidungen treffen, sondern auch aktiv an der Entwicklung bahnbrechender Technologien mitwirken können. Mit umfangreichen Weiterbildungsmöglichkeiten und einem starken Fokus auf die persönliche und berufliche Entwicklung unserer Mitarbeiter sind wir bestrebt, Ihnen die Ressourcen und Unterstützung zu bieten, die Sie benötigen, um in Ihrer Karriere erfolgreich zu sein.
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Kontaktperson:

LinuxRecruit HR Team

StudySmarter Bewerbungstipps 🤫

So bekommst du den Job: Head of Data Science

Tip Nummer 1

Netzwerke sind entscheidend! Nutze Plattformen wie LinkedIn, um dich mit Fachleuten aus der Data Science Community zu verbinden. Suche nach Gruppen oder Veranstaltungen, die sich auf maschinelles Lernen konzentrieren, und nimm aktiv daran teil, um dein Wissen zu erweitern und potenzielle Kontakte zu knüpfen.

Tip Nummer 2

Zeige deine Führungsqualitäten! Wenn du bereits Erfahrung in der Leitung von Teams hast, bereite konkrete Beispiele vor, die deine Fähigkeit zur Teamführung und Mentoring demonstrieren. Überlege dir, wie du Innovationen gefördert und technische Herausforderungen gemeistert hast.

Tip Nummer 3

Bleibe auf dem neuesten Stand der Technik! Informiere dich über aktuelle Trends und Entwicklungen im Bereich Data Science und maschinelles Lernen. Zeige in Gesprächen, dass du nicht nur die Grundlagen beherrschst, sondern auch die neuesten Technologien und Methoden kennst, die für die Rolle relevant sind.

Tip Nummer 4

Bereite dich auf technische Gespräche vor! Da technische Expertise in Python und Cloud-Plattformen gefordert ist, solltest du bereit sein, deine Kenntnisse in diesen Bereichen zu demonstrieren. Übe, wie du komplexe technische Konzepte einfach erklären kannst, um sowohl technische als auch nicht-technische Kollegen zu überzeugen.

Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Head of Data Science

Führungskompetenz
Maschinelles Lernen
Datenwissenschaft
Technische Expertise in Modellentwicklung
Dateninfrastruktur
Python-Kenntnisse
Erfahrung mit Cloud-Plattformen (AWS, Azure, GCP)
Quantitative Analysefähigkeiten (Mathematik, Statistik, Physik)
Strategisches Denken
Kommunikationsfähigkeiten
Mentoring und Teamführung
Agile Arbeitsmethoden
Prozessverbesserung
Zusammenarbeit über Abteilungen hinweg

Tipps für deine Bewerbung 🫡

Verstehe die Rolle: Lies die Stellenbeschreibung sorgfältig durch und achte auf die spezifischen Anforderungen und Verantwortlichkeiten. Überlege, wie deine Erfahrungen und Fähigkeiten mit den Erwartungen des Unternehmens übereinstimmen.

Hebe relevante Erfahrungen hervor: Betone in deinem Lebenslauf und Anschreiben deine Erfahrungen im Bereich Machine Learning und Datenwissenschaft. Nenne konkrete Projekte, bei denen du Führungsverantwortung hattest und beschreibe, wie du Innovationen vorangetrieben hast.

Technische Fähigkeiten betonen: Stelle sicher, dass du deine technischen Fähigkeiten, insbesondere in Python und Cloud-Plattformen wie AWS oder Azure, klar darstellst. Füge Beispiele hinzu, die deine Expertise in der Modellentwicklung und Dateninfrastruktur zeigen.

Kommunikationsfähigkeiten darstellen: Da die Rolle auch die Kommunikation mit technischen und nicht-technischen Kollegen erfordert, solltest du in deinem Anschreiben Beispiele für deine Kommunikationsfähigkeiten anführen. Zeige, wie du komplexe technische Konzepte verständlich vermitteln kannst.

Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei LinuxRecruit vorbereitest

Verstehe die Unternehmensvision

Informiere dich über die Mission und Vision des Unternehmens. Zeige im Interview, dass du verstehst, wie die Datenwissenschaft zur Erreichung dieser Ziele beiträgt und wie du mit deinem Team dazu beitragen kannst.

Bereite konkrete Beispiele vor

Denke an spezifische Projekte oder Herausforderungen, die du in der Vergangenheit gemeistert hast. Sei bereit, diese Erfahrungen zu teilen und zu erläutern, wie deine Entscheidungen positive Auswirkungen auf das Unternehmen hatten.

Zeige Führungsqualitäten

Da die Rolle eine Führungsposition ist, solltest du Beispiele für deine Führungserfahrung parat haben. Diskutiere, wie du Teams motivierst, Konflikte löst und eine kollaborative Arbeitsumgebung schaffst.

Technisches Wissen demonstrieren

Sei bereit, dein technisches Wissen über Machine Learning, Python und Cloud-Plattformen zu demonstrieren. Möglicherweise wirst du gebeten, technische Probleme zu lösen oder deine Herangehensweise an bestimmte Herausforderungen zu erläutern.

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