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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Analysiere Daten, entwickle Modelle und unterstütze Entscheidungen mit datengestützten Insights.
- Arbeitgeber: Magenta fördert Vielfalt und Chancengleichheit in einem dynamischen Arbeitsumfeld.
- Mitarbeitervorteile: Flexible Arbeitszeiten, Homeoffice, Essensgutscheine und betriebliche Altersvorsorge warten auf dich!
- Warum dieser Job: Werde Teil eines innovativen Teams, das die digitale Zukunft gestaltet und Spaß an der Arbeit hat.
- Gewünschte Qualifikationen: Erfahrung in Datenanalyse, Python, SQL und starke Kommunikationsfähigkeiten sind erforderlich.
- Andere Informationen: Wir schätzen Authentizität und Humor – bring deine Persönlichkeit mit!
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 60000 - 84000 € pro Jahr.
Vienna | asap | part-time / full-time | unlimited
Collaborate with stakeholders to identify business problems and translate them into analytical use cases and data-driven Lösungen. Wählen, ingestieren und bereiten Sie Daten vor, einschließlich Reinigung, Normalisierung und Feature Engineering, um qualitativ hochwertige Eingaben für das Modellieren sicherzustellen. Führen Sie explorative Datenanalysen durch, um Erkenntnisse zu gewinnen, Annahmen zu validieren und die Modellentwicklung durch Visualisierung und Statistik zu unterstützen. Bauen, validieren und optimieren Sie maschinelles Lernen und statistische Modelle mit einem Fokus auf Robustheit und Skalierbarkeit. Interpretieren Sie Ergebnisse im geschäftlichen Kontext, übersetzen Sie Erkenntnisse in umsetzbare Einsichten und tragen Sie zu Entscheidungsprozessen bei. Arbeiten Sie mit IT- und Betriebsteams zusammen, um Modelle in die Produktion zu bringen, die Leistung zu überwachen und sicherzustellen, dass sie mit den Geschäftszielen übereinstimmen. Stellen Sie die Einhaltung der DSGVO, des EU AI-Gesetzes und der Cybersicherheitsstandards sicher, während Sie zur Innovation beitragen und neue Anwendungsfälle identifizieren.
Anforderungen:
- Praktische Erfahrung in einer ähnlichen Position, insbesondere in Branchen, die große, hochfrequente oder geospatiale Datensätze verarbeiten;
- Starke Kenntnisse in Data Mining, Mathematik und statistischer Analyse, einschließlich Hypothesentests, Regression, Klassifikation, Clustering und Dimensionsreduktion;
- Kenntnisse in Python, SQL und Visualisierungstools; Vertrautheit mit Big Data-Technologien auf GCP (Vertex AI) ist von Vorteil;
- Starke Kommunikations- und Präsentationsfähigkeiten, mit der Fähigkeit, komplexe Modelle und Ergebnisse nicht-technischen Stakeholdern zu erklären.
Bei Magenta glauben wir an vielfältige Mitarbeiter und leben Chancengleichheit. Wir begrüßen Bewerbungen unabhängig von kulturellem und sozialem Hintergrund, Alter, Geschlecht, Nationalität, Religion, Behinderung oder sexueller Orientierung. Magenta verbindet alle Menschen. Wir wollen gemeinsam gewinnen. Sie können auf mich zählen. Wir fordern den Status quo heraus. Wir sind optimistisch über unsere digitale Zukunft. Keine Ausreden, wir sind ehrlich, authentisch und humorvoll. Wir verbinden uns mehr miteinander und mit unseren Kunden. Das klingt gut für Sie? DANN KÖNNTEN WIR DIE RICHTIGEN FÜR SIE SEIN.
Wir bieten:
- Mitarbeiterunterstützungsdienste
- Essensgutscheine
- Flexible Arbeitszeiten
- Jobticket
- Lernangebote
- Homeoffice
- Vorteile
- Betriebliche Altersvorsorge
Wir bieten ein attraktives, marktgerechtes Gehalt von mindestens 60.000 EUR pro Jahr, abhängig von Ihren Qualifikationen, Erfahrungen und Engagement.
Wollen Sie mehr über uns erfahren? Erhalten Sie einen Einblick in unsere Unternehmenskultur und Werte.
Data Scientist (f/m/d) Arbeitgeber: Magenta Telekom
Kontaktperson:
Magenta Telekom HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Data Scientist (f/m/d)
✨Tipp Nummer 1
Netzwerke sind entscheidend! Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit aktuellen Mitarbeitern von StudySmarter in Kontakt zu treten. Stelle Fragen zu ihrer Arbeit und den Herausforderungen, die sie bewältigen, um ein besseres Verständnis für die Rolle des Data Scientists zu bekommen.
✨Tipp Nummer 2
Bereite dich auf technische Interviews vor, indem du deine Kenntnisse in Python, SQL und Datenvisualisierung vertiefst. Übe das Lösen von Problemen und das Erklären deiner Ansätze, um deine Kommunikationsfähigkeiten zu stärken, da dies für die Zusammenarbeit mit nicht-technischen Stakeholdern wichtig ist.
✨Tipp Nummer 3
Informiere dich über aktuelle Trends im Bereich Data Science und Big Data Technologien, insbesondere in Bezug auf GCP und Vertex AI. Zeige in Gesprächen, dass du über die neuesten Entwicklungen informiert bist und wie diese für StudySmarter von Nutzen sein könnten.
✨Tipp Nummer 4
Bereite Beispiele aus deiner bisherigen Erfahrung vor, die zeigen, wie du komplexe Datenanalysen durchgeführt und daraus umsetzbare Erkenntnisse gewonnen hast. Dies wird dir helfen, deine Fähigkeiten während des Vorstellungsgesprächs überzeugend darzustellen.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Data Scientist (f/m/d)
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Verstehe die Anforderungen: Lies die Stellenbeschreibung sorgfältig durch und achte auf spezifische Anforderungen wie Kenntnisse in Python, SQL und Erfahrung mit großen Datensätzen. Stelle sicher, dass du diese Punkte in deiner Bewerbung ansprichst.
Hebe relevante Erfahrungen hervor: Betone in deinem Lebenslauf und Anschreiben deine praktische Erfahrung in der Datenanalyse und im Umgang mit statistischen Modellen. Verwende konkrete Beispiele, um deine Fähigkeiten zu demonstrieren.
Präsentiere deine Kommunikationsfähigkeiten: Da die Rolle auch das Erklären komplexer Modelle an nicht-technische Stakeholder umfasst, solltest du in deiner Bewerbung Beispiele für deine Kommunikations- und Präsentationsfähigkeiten einfügen.
Motivationsschreiben: Verfasse ein überzeugendes Motivationsschreiben, in dem du erklärst, warum du bei Magenta arbeiten möchtest und wie du zur Unternehmensphilosophie passt. Zeige deine Begeisterung für die Herausforderungen der Position.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Magenta Telekom vorbereitest
✨Verstehe die Anforderungen
Mach dich mit den spezifischen Anforderungen der Stelle vertraut. Überlege dir, wie deine bisherigen Erfahrungen und Fähigkeiten in den Bereichen Datenanalyse, maschinelles Lernen und statistische Modellierung zu den Erwartungen des Unternehmens passen.
✨Bereite konkrete Beispiele vor
Sei bereit, konkrete Beispiele aus deiner bisherigen Arbeit zu nennen, die deine Fähigkeiten in der Datenanalyse und Problemlösung demonstrieren. Zeige, wie du komplexe Modelle entwickelt und interpretiert hast, um geschäftliche Entscheidungen zu unterstützen.
✨Kommunikation ist der Schlüssel
Da du auch mit nicht-technischen Stakeholdern kommunizieren musst, übe, komplexe Konzepte einfach und verständlich zu erklären. Bereite dich darauf vor, wie du deine Ergebnisse und Erkenntnisse klar und prägnant präsentieren kannst.
✨Fragen stellen
Bereite einige Fragen vor, die du dem Interviewer stellen kannst. Das zeigt dein Interesse an der Position und dem Unternehmen. Frage nach den Herausforderungen, die das Team derzeit hat, oder nach den Technologien, die sie verwenden.
