Auf einen Blick
- Aufgaben: Leite ein Team von Data Scientists und forme innovative ML-Lösungen.
- Arbeitgeber: Ein innovatives Softwareunternehmen, das Unternehmen hilft, bessere Entscheidungen zu treffen.
- Mitarbeitervorteile: Flexible Arbeitszeiten, Remote-Optionen und spannende Unternehmensleistungen.
- 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, um die Funktion der Datenwissenschaft zu überwachen. 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 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
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 deine Sichtbarkeit zu erhöhen.
✨Tip Nummer 2
Zeige deine Führungsqualitäten! Wenn du in deinem aktuellen Job oder in vorherigen Positionen Teams geleitet hast, stelle sicher, dass du diese Erfahrungen in Gesprächen hervorhebst. Bereite Beispiele vor, die deine Fähigkeit zur Teamführung und zur Umsetzung von Projekten verdeutlichen.
✨Tip Nummer 3
Bleibe auf dem neuesten Stand der Technologie! Informiere dich über aktuelle Trends und Entwicklungen im Bereich Data Science und maschinelles Lernen. Dies zeigt nicht nur dein Engagement, sondern gibt dir auch wertvolle Gesprächsstoffe für Interviews.
✨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 technische Fragen und Szenarien, die in einem Vorstellungsgespräch auftauchen könnten.
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. Stelle sicher, dass du konkrete Beispiele für deine Führungsqualitäten und technischen Fähigkeiten gibst, insbesondere in Bezug auf Python und Cloud-Plattformen.
Motivationsschreiben: Verfasse ein überzeugendes Motivationsschreiben, das deine Leidenschaft für Datenwissenschaft und deine Vision für die Rolle als Head of Data Science darstellt. Erkläre, wie du Innovationen vorantreiben und das Team zum Erfolg führen möchtest.
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 Informationen enthält, um einen positiven Eindruck zu hinterlassen.
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 Arbeit zu präsentieren, die deine Fähigkeiten in der Datenwissenschaft und im maschinellen Lernen demonstrieren. Dies könnte die Entwicklung von Modellen oder die Implementierung von ML-Systemen umfassen.
✨Fokussiere auf Teamführung
Betone deine Erfahrungen in der Führung und Mentoring von Teams. Bereite dich darauf vor, Fragen zu beantworten, wie du ein hochperformantes Team aufbaust und Innovationen förderst.
✨Kommunikation ist der Schlüssel
Zeige, dass du in der Lage bist, komplexe technische Konzepte sowohl technischen als auch nicht-technischen Kollegen klar zu kommunizieren. Übe, wie du deine Ideen einfach und verständlich präsentieren kannst.