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 ihre Datenwissenschaftsfunktion 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 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 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 Mentoring demonstrieren.
✨Tip Nummer 3
Bleibe auf dem neuesten Stand der Technologie! Informiere dich über aktuelle Trends und Tools im Bereich Data Science und maschinelles Lernen. Zeige in Gesprächen, dass du nicht nur die Grundlagen beherrschst, sondern auch bereit bist, neue Technologien zu adaptieren und zu implementieren.
✨Tip Nummer 4
Bereite dich auf technische Gespräche vor! Da technische Expertise in Python und Cloud-Plattformen gefordert wird, solltest du deine Kenntnisse in diesen Bereichen auffrischen. Sei bereit, konkrete Beispiele für Projekte zu diskutieren, an denen du gearbeitet hast, und wie du technische Herausforderungen gemeistert hast.
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, 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 demonstrieren: Zeige in deinem Anschreiben, dass du in der Lage bist, komplexe technische Konzepte sowohl für technische als auch für nicht-technische Kollegen verständlich zu kommunizieren. Dies ist besonders wichtig für die Rolle, da du mit verschiedenen Abteilungen zusammenarbeiten wirst.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei LinuxRecruit vorbereitest
✨Bereite dich auf technische Fragen vor
Da die Rolle tiefgehende technische Expertise in Machine Learning erfordert, solltest du dich auf spezifische Fragen zu Modellentwicklung und Dateninfrastruktur vorbereiten. Überlege dir Beispiele aus deiner bisherigen Erfahrung, die deine Fähigkeiten in Python und Cloud-Plattformen wie AWS oder Azure demonstrieren.
✨Zeige deine Führungsqualitäten
In dieser Position wirst du ein Team leiten, also sei bereit, über deine Erfahrungen im Führen und Mentoring von Teams zu sprechen. Bereite konkrete Beispiele vor, die zeigen, wie du Innovation gefördert und die Leistung deines Teams gesteigert hast.
✨Verstehe die geschäftlichen Auswirkungen von ML
Du musst in der Lage sein, technische Einsichten mit geschäftlichen Bedürfnissen zu verknüpfen. Informiere dich über das Unternehmen und seine Produkte, um zu zeigen, wie deine Arbeit im Bereich Machine Learning einen echten Mehrwert schaffen kann.
✨Bereite Fragen für die Interviewer vor
Zeige dein Interesse an der Rolle und dem Unternehmen, indem du durchdachte Fragen stellst. Frage nach den aktuellen Herausforderungen im Bereich Data Science des Unternehmens oder wie sie den Erfolg ihrer Machine Learning Initiativen messen.