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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Analysiere Daten und entwickle Machine-Learning-Modelle zur Verbesserung unserer Produkte.
- Arbeitgeber: Die Machineseeker Group ist Europas führendes Netzwerk für gebrauchte Maschinen und Nutzfahrzeuge.
- Mitarbeitervorteile: Flexible Arbeitszeiten, 29 Urlaubstage, Fitnessraum, kostenlose Verpflegung und individuelle Weiterbildung.
- Warum dieser Job: Werde Teil eines innovativen Teams und gestalte die Zukunft der Datenanalyse in einem wachsenden Unternehmen.
- Gewünschte Qualifikationen: Abgeschlossenes Studium in Informatik oder ähnlichem, mindestens 3 Jahre Erfahrung in Data Science.
- Andere Informationen: Arbeite in einem klimatisierten Büro mit modernen Arbeitsplätzen und flachen Hierarchien.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 43200 - 84000 € pro Jahr.
Die Machineseeker Group betreibt mit verschiedenen Online-Marktplätzen das führende Netzwerk für gebrauchte Maschinen in Europa. Mehr als 12.000 Anbieter, über 250.000 Maschinen, über 15 Millionen monatliche Besucher!
Tätigkeiten
- Du führst tiefgehende Analysen unseres über 25 Jahre gewachsenen Datensatzes durch und entwickelst Machine-Learning-Modelle, um unsere Produkte intelligenter zu machen und das Geschäftsverständnis zu verbessern
- Du konstruierst dynamische Preismodelle zur Schätzung des fairen Marktwerts von Maschinen basierend auf Zustand, Marke, Alter sowie Angebot und Nachfrage
- Du erstellst Empfehlungssysteme, die Käufern ähnliche oder ergänzende Maschinen vorschlagen – basierend auf ihrem Surfverhalten oder den Eigenschaften von Inseraten
- Du wirst DER Ansprechpartner für das Thema Data & KI im Unternehmen und unterstützt IT, Marketing und Produkt bei A/B-Tests und Experimente
Anforderungen
- Du hast ein abgeschlossenes Studium in Informatik, BWL, Mathematik, Physik, Ingenieurwesen o.Ä. mit (sehr) guten Noten
- Du bringst idealerweise mind. 3 Jahre Erfahrung als Data Analyst, Scientist oder Engineer mit und konntest bereits Praxiserfahrung mit Data-Science-Projekten sammeln
- Du verfügst idealerweise über Expertise in der Konzeption, dem Training und dem Deployment von Machine-Learning-Modellen
- Du besitzt sehr gute SQL-Kenntnisse und Erfahrung mit einer oder mehreren Analytik-Programmiersprachen (z.B. Python oder R)
Team
Du wirst unser IT-Team aus 11 Personen unterstützen, das sich unterschiedlichen Schwerpunkten widmet.
Bewerbungsprozess
- Telefonisches Interview vorab
- Austausch mit dem Fachbereich
- Ein Interviewtag, damit du unser Office und Teile des Teams kennenlernst und mit dem CEO sprichst
(Senior) Data Scientist (m/w/d) Arbeitgeber: Machineseeker Group Gmbh
Kontaktperson:
Machineseeker Group Gmbh HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: (Senior) Data Scientist (m/w/d)
✨Tip Nummer 1
Nutze dein Netzwerk! Sprich mit ehemaligen Kollegen oder Kommilitonen, die bereits in der Data-Science-Branche arbeiten. Sie können dir wertvolle Einblicke geben und möglicherweise sogar eine Empfehlung aussprechen.
✨Tip Nummer 2
Bereite dich auf technische Interviews vor, indem du häufige Fragen zu Machine-Learning-Modellen und Datenanalysen übst. Es kann hilfreich sein, an Online-Kursen oder Workshops teilzunehmen, um deine Kenntnisse aufzufrischen und zu vertiefen.
✨Tip Nummer 3
Zeige deine Leidenschaft für Data Science, indem du an Projekten arbeitest, die über deine berufliche Erfahrung hinausgehen. Teile diese Projekte auf Plattformen wie GitHub, um potenziellen Arbeitgebern deine Fähigkeiten und Kreativität zu demonstrieren.
✨Tip Nummer 4
Informiere dich über die neuesten Trends und Technologien im Bereich Data Science und Machine Learning. Das zeigt nicht nur dein Interesse, sondern hilft dir auch, in Gesprächen während des Vorstellungsgesprächs kompetent zu wirken.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: (Senior) Data Scientist (m/w/d)
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Forschung betreiben: Informiere dich über die Machineseeker Group und ihre Produkte. Verstehe, wie sie im Bereich Data & KI arbeiten und welche spezifischen Anforderungen für die Position des (Senior) Data Scientist gelten.
Lebenslauf anpassen: Stelle sicher, dass dein Lebenslauf alle relevanten Erfahrungen und Fähigkeiten hervorhebt, insbesondere deine Kenntnisse in Machine Learning, SQL und Programmiersprachen wie Python oder R. Vergiss nicht, alle Abschlussnoten anzugeben, um den Kennenlernprozess zu beschleunigen.
Motivationsschreiben verfassen: Schreibe ein überzeugendes Motivationsschreiben, in dem du erklärst, warum du dich für die Position interessierst und wie deine Erfahrungen und Fähigkeiten zur Verbesserung der Produkte von Machineseeker beitragen können.
Bewerbung einreichen: Reiche deine vollständige Bewerbung über die Website von StudySmarter ein. Achte darauf, dass alle Dokumente korrekt formatiert und vollständig sind, bevor du auf 'Absenden' klickst.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Machineseeker Group Gmbh vorbereitest
✨Bereite Dich auf technische Fragen vor
Da die Position einen starken Fokus auf Machine Learning und Datenanalyse hat, solltest Du Dich auf technische Fragen zu diesen Themen vorbereiten. Überlege Dir Beispiele aus Deiner bisherigen Arbeit, die Deine Fähigkeiten in der Entwicklung und Implementierung von Machine-Learning-Modellen demonstrieren.
✨Verstehe das Unternehmen und seine Produkte
Informiere Dich über die Machineseeker Group und deren Plattformen. Verstehe, wie Deine Rolle als Data Scientist zur Verbesserung ihrer Produkte beitragen kann. Dies zeigt Dein Interesse und Deine Motivation für die Position.
✨Präsentiere Deine Projekte
Bereite eine kurze Präsentation oder einen Überblick über relevante Projekte vor, an denen Du gearbeitet hast. Betone dabei Deine Rolle, die verwendeten Technologien und die Ergebnisse, die Du erzielt hast. Dies hilft, Deine praktische Erfahrung zu unterstreichen.
✨Stelle Fragen
Bereite einige Fragen vor, die Du dem Interviewer stellen kannst. Dies könnte sich auf die Unternehmenskultur, die Teamstruktur oder spezifische Herausforderungen beziehen, mit denen das Unternehmen konfrontiert ist. Fragen zeigen Dein Engagement und Dein Interesse an der Position.
