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 Richtung als auch die technische Ausführung von KI-Initiativen leiten, die zentral für das Produkt 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 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 Geschäftsbedürfnissen 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 Produkt als auch Strategie prägt, ist dies Ihr Moment.
Head of Data Science Arbeitgeber: LinuxRecruit
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 und Datenwissenschaft konzentrieren, um wertvolle Kontakte zu knüpfen.
✨Tip Nummer 2
Zeige deine Führungsqualitäten! Wenn du in der Vergangenheit Teams geleitet hast, sei bereit, konkrete Beispiele für deine Erfolge zu teilen. Überlege dir, wie du Innovationen gefördert und technische Herausforderungen gemeistert hast, um deine Eignung für die Rolle zu unterstreichen.
✨Tip Nummer 3
Bleibe auf dem neuesten Stand der Technik! Informiere dich über aktuelle Trends und Entwicklungen im Bereich maschinelles Lernen und Datenwissenschaft. Dies zeigt nicht nur dein Engagement, sondern gibt dir auch die Möglichkeit, relevante Themen während des Gesprächs anzusprechen.
✨Tip Nummer 4
Bereite dich auf technische Gespräche vor! Da technische Expertise in Python und Cloud-Plattformen gefordert ist, solltest du deine Kenntnisse auffrischen und bereit sein, spezifische Fragen zu beantworten oder sogar praktische Beispiele zu präsentieren, die deine Fähigkeiten demonstrieren.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Head of Data Science
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 die Ergebnisse deiner Arbeit.
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 technische Beispiele vor
Sei bereit, konkrete Beispiele aus deiner bisherigen Erfahrung zu teilen, die deine Fähigkeiten in der Datenwissenschaft und im maschinellen Lernen demonstrieren. Betone insbesondere Projekte, bei denen du innovative Lösungen entwickelt hast, die messbare Ergebnisse erzielt haben.
✨Fokussiere auf Teamführung
Da die Rolle eine Führungsposition ist, solltest du deine Erfahrungen in der Teamleitung und Mentoring hervorheben. Bereite Beispiele vor, wie du Teams motiviert und gefördert hast, um ihre Leistung zu steigern.
✨Kommunikation ist der Schlüssel
Übe, komplexe technische Konzepte einfach und klar zu erklären. Du wirst mit sowohl technischen als auch nicht-technischen Kollegen kommunizieren müssen, also zeige, dass du in der Lage bist, Brücken zu bauen und alle Stakeholder einzubeziehen.