Auf einen Blick
- Aufgaben: Führe tiefgehende Datenanalysen durch und entwickle Machine-Learning-Modelle.
- Unternehmen: Machineseeker Group - führendes Netzwerk für gebrauchte Maschinen in Europa.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, modernes Büro, Fitnessraum und Weiterbildungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Dynamisches Team mit hervorragenden Karrierechancen und innovativer Unternehmenskultur.
- Warum dieser Job: Werde der Data & KI-Experte und gestalte innovative Produkte mit.
- Qualifikationen: Abgeschlossenes Studium und mindestens 3 Jahre Erfahrung in Data Science.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 45000 - 65000 € 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 Experimenten.
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.
Über das Unternehmen
Die Machineseeker Group betreibt mit den Online-Marktplätzen Maschinensucher, Machineseeker, TruckScout24, Gebrauchtmaschinen sowie Werktuigen die führende Plattform für gebrauchte Maschinen in Europa. Mehr als 12.000 Anbieter inserieren derzeit über 300.000 Maschinen auf den Plattformen. Über 15 Millionen monatliche Besucher erzeugen dabei ein jährlich vermitteltes Anfragevolumen von mehr als 120 Milliarden Euro. Seit 1999 wächst die Firma jedes Jahr profitabel, sodass wir unser Team in Essen fortlaufend verstärken.
Wir sind mit Überzeugung Sponsor relevanter Sportveranstaltungen wie z. B. der Machineseeker European Championship in Darts, der Machineseeker EHF Champions League in Handball sowie der Olympischen Spiele in Paris. Wir setzen konsequent auf Working from Office. Mehr Innovationen (Gespräche an der Kaffeemaschine), bessere Arbeitsbedingungen (Breitband, Klimaanlage, 3 Bildschirme, große Schreibtische etc.), optimale Einarbeitung, höhere Bindung, Schaffung Firmenkultur (inkl. Koch, Fitnessraum und -coach) sowie saubere Trennung Office/Wohnung. Wir arbeiten konsequent daran, unsere Produkte und unseren Service zu perfektionieren. Daher sind wir ständig auf der Suche nach der besten Verstärkung für unser Team. Unser selektives Auswahlverfahren stellt sicher, dass Du mit Top-Performern arbeitest, von den Besten lernst und täglich über Dich hinauswächst. Wenn Du einen starken Eigenantrieb hast, gerne die Ärmel hochkrempelst und mit vollem Einsatz dabei bist, freuen wir uns sehr auf Deine Bewerbung!
(Senior) Data Scientist (m/w/d) - Machineseeker Group Arbeitgeber: Machineseeker Group
Die Machineseeker Group ist ein hervorragender Arbeitgeber, der nicht nur ein dynamisches und innovatives Arbeitsumfeld in Essen bietet, sondern auch großen Wert auf die persönliche und berufliche Weiterentwicklung seiner Mitarbeiter legt. Mit modernster Ausstattung, einem engagierten Team und einer offenen Unternehmenskultur fördern wir Kreativität und Zusammenarbeit, während wir gleichzeitig spannende Projekte im Bereich Data Science und Machine Learning realisieren. Zudem profitieren unsere Mitarbeiter von attraktiven Zusatzleistungen und einem inspirierenden Arbeitsklima, das durch regelmäßige Teamevents und eine klare Trennung zwischen Arbeits- und Wohnraum geprägt ist.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so (Senior) Data Scientist (m/w/d) - Machineseeker Group erhalten könnten
✨Tipp Nummer 1
Mach dir einen Plan für dein Networking! Sprich mit Leuten aus der Branche, besuche Meetups oder Konferenzen und nutze LinkedIn, um Kontakte zu knüpfen. Je mehr du dich zeigst, desto wahrscheinlicher ist es, dass du auf interessante Jobangebote stößt.
✨Tipp Nummer 2
Bereite dich gut auf Interviews vor! Informiere dich über die Machineseeker Group, ihre Produkte und den Markt. Überlege dir, wie du deine Erfahrungen und Fähigkeiten am besten präsentieren kannst, um zu zeigen, dass du die perfekte Ergänzung für das Team bist.
✨Tipp Nummer 3
Nutze unsere Website für deine Bewerbung! Dort findest du nicht nur die aktuellen Stellenangebote, sondern auch Informationen über das Unternehmen und die Unternehmenskultur. Das zeigt, dass du wirklich interessiert bist und dich mit uns identifizierst.
✨Tipp Nummer 4
Sei proaktiv! Wenn du eine interessante Stelle siehst, zögere nicht, dich zu bewerben. Und wenn du jemanden kennst, der bei uns arbeitet, frag nach einem internen Referral. Das kann deine Chancen erheblich steigern!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um (Senior) Data Scientist (m/w/d) - Machineseeker Group mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Mach deine Hausaufgaben:Bevor du mit deiner Bewerbung startest, schau dir unsere Website und die Machineseeker Group genauer an. Verstehe, was wir tun und wie du mit deinen Fähigkeiten einen Unterschied machen kannst. Das zeigt uns, dass du wirklich interessiert bist!
Sei du selbst:In deiner Bewerbung solltest du authentisch sein. Zeig uns, wer du bist und was dich motiviert. Wir suchen nach Menschen, die Leidenschaft für Data Science haben und bereit sind, ihre Ideen einzubringen.
Betone deine Erfahrungen:Wenn du schon Erfahrung in Data Science oder verwandten Bereichen hast, dann lass das nicht unter den Tisch fallen! Erzähl uns von Projekten, an denen du gearbeitet hast, und wie du dabei Herausforderungen gemeistert hast. Das hilft uns, deine Eignung besser zu verstehen.
Bewirb dich über unsere Website:Wir empfehlen dir, deine Bewerbung direkt über unsere Website einzureichen. So stellst du sicher, dass sie schnell bei uns ankommt und du alle notwendigen Informationen bereitstellst. Wir freuen uns darauf, von dir zu hören!
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Machineseeker Group vorbereitet
✨Verstehe die Daten
Mach dich mit den spezifischen Datensätzen und Analysen vertraut, die die Machineseeker Group verwendet. Überlege dir, wie du deine bisherigen Erfahrungen in der Datenanalyse und im Machine Learning auf die Herausforderungen des Unternehmens anwenden kannst.
✨Bereite konkrete Beispiele vor
Denke an konkrete Projekte oder Herausforderungen, die du in der Vergangenheit gemeistert hast. Sei bereit, diese zu erläutern und zu zeigen, wie du Machine-Learning-Modelle entwickelt oder dynamische Preismodelle konstruiert hast.
✨Zeige deine Programmierkenntnisse
Stelle sicher, dass du deine Kenntnisse in SQL sowie in Programmiersprachen wie Python oder R demonstrieren kannst. Bereite dich darauf vor, technische Fragen zu beantworten oder sogar kleine Coding-Aufgaben während des Interviews zu lösen.
✨Sei bereit für Teamarbeit
Da du eng mit IT, Marketing und Produkt zusammenarbeiten wirst, ist es wichtig, deine Teamfähigkeit zu betonen. Überlege dir, wie du in der Vergangenheit erfolgreich in Teams gearbeitet hast und welche Rolle du dabei eingenommen hast.
