Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle datengestützte Lösungen mit globaler Wirkung und arbeite eng mit verschiedenen Teams zusammen.
- Unternehmen: Multimilliarden-Euro-Unternehmen mit internationaler Reichweite und innovativer Kultur.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, flexible Arbeitszeiten, Remote-Arbeit und Weiterbildungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Dynamisches Umfeld mit hervorragenden Karrierechancen und Teamkultur.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der GenAI und beeinflusse globale Projekte direkt.
- Qualifikationen: 5-10 Jahre Erfahrung in Data Science, fließend in Deutsch und Englisch.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 65000 - 85000 € pro Jahr.
In-house Rolle bei einem globalen, multibillionen Euro Unternehmen. Die Position kann von mehreren Bürostandorten in Deutschland aus besetzt werden. Deutschkenntnisse (C1 oder höher).
Ihre Rolle
- Sie arbeiten eng mit funktionsübergreifenden Teams – einschließlich Projektmanagern, Datenspezialisten und Geschäftspartnern – zusammen, um Anforderungen zu verstehen und datengestützte operationale Lösungen mit globaler Wirkung und internationaler Skalierbarkeit zu entwickeln.
- Sie übernehmen die Verantwortung für den gesamten Projektlebenszyklus, von der Definition des Umfangs und der Ergebnisse mit den Stakeholdern bis zur Sicherstellung einer fristgerechten Lieferung von qualitativ hochwertigen Ergebnissen.
- Sie kommunizieren Erkenntnisse, Ergebnisse und strategische Entscheidungen effektiv an sowohl technische als auch nicht-technische Zielgruppen.
- Sie fördern die Zusammenarbeit zwischen den Teams, indem Sie praktische technische Anleitung bieten, eine GenAI-Community aufbauen und zur beruflichen Entwicklung der Teammitglieder beitragen.
- Sie bringen innovative Ideen ein und inspirieren andere, neue Ansätze zu erkunden.
Ihr Profil
- 5-10 Jahre Erfahrung in der Datenwissenschaft, davon 1-2 Jahre Erfahrung mit GenAI.
- Idealerweise Erfahrung im Aufbau von End-to-End GenAI-Lösungen.
- Erfahrung in der Beratung oder in-house Beratung.
- Erfahrung in großen Unternehmen, entweder intern oder extern.
- Fließend in Deutsch (C1 oder höher) und Englisch.
Senioritätsstufe: Mid-Senior Level
Beschäftigungsart: Vollzeit
Funktionsbereich: Informationstechnologie
Branchen: Personalwesen und Rekrutierung
In-house Senior Data Scientist GenAI, Remote, Global Leader Arbeitgeber: MAM Gruppe
Unser Unternehmen bietet eine dynamische und unterstützende Arbeitsumgebung, in der Sie als Storage Backup Administrator die Möglichkeit haben, Ihre Fähigkeiten in der Verwaltung und Optimierung von Unternehmens-Backup- und Speicherumgebungen weiterzuentwickeln. Wir fördern eine Kultur der Zusammenarbeit und des kontinuierlichen Lernens, während wir gleichzeitig sicherstellen, dass unsere Mitarbeiter Zugang zu erstklassigen Schulungsressourcen und Entwicklungsmöglichkeiten haben. Darüber hinaus profitieren Sie von flexiblen Arbeitszeiten und einem modernen Arbeitsplatz im Herzen der Stadt, was das Arbeiten bei uns besonders attraktiv macht.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so In-house Senior Data Scientist GenAI, Remote, Global Leader erhalten könntest
✨Wende dich an die richtigen Communities
Schau dir Online-Communities und Foren an, die sich um Data Science drehen, wie Kaggle oder GitHub. Engagiere dich dort aktiv, teile deine Projekte und lerne von anderen – das wird dir helfen, nicht nur einen Fuß in die Tür zu bekommen, sondern auch wertvolle Kontakte zu knüpfen.
✨Präsentiere deine Daten-Projekte
Baue ein Portfolio auf, das deine besten Projekte zeigt. Nutze Plattformen wie GitHub oder eine persönliche Webseite, um deine Arbeiten zu veröffentlichen. Arbeitgeber im Data Science-Bereich schauen oft direkt auf praktische Erfahrungen, also zeig, was du drauf hast!
✨Nimm an Meetups und Hackathons teil
Besuche lokale Data Science-Meetups oder nehme an Hackathons teil. Diese Veranstaltungen sind nicht nur super, um dein Wissen zu erweitern, sondern auch Gold wert für Networking. Du lernst Fachkollegen kennen und kannst auf Lockere Art und Weise Eventualjobs ergattern.
✨Direkte Bewerbungen über unsere Seite
Vergiss nicht, direkt auf unserer Website nach Stellenangeboten bei MAM Gruppe zu schauen. Hier kannst du dich auf offene Datenwissenschaftsstellen bewerben und zeigst damit direktes Interesse, das viele Arbeitgeber schätzen!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um In-house Senior Data Scientist GenAI, Remote, Global Leader mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Lass deine Daten sprechen!:In einem Bereich wie Data Science ist es entscheidend, dass du deine praktischen Fähigkeiten präsentierst. Wenn du an Projekten gearbeitet hast, die deine Analysefähigkeiten oder dein Wissen über Machine Learning demonstrieren, teile sie in deinem Lebenslauf oder füge einen Link zu deinem GitHub-Portfolio bei. Die Daten, die du analysiert hast, und die Tools, die du verwendest, sollten klar hervorgehoben werden.
Ergebnisse quantifizieren!:Unterstütze deine Erfahrung mit quantifizierbaren Ergebnissen. Zeige, wie du durch deine Analysen oder Modelle zur Entscheidungsfindung beigetragen hast oder wie deine Berechnungen den Rohdaten neue Erkenntnisse entlockt haben. Arbeitgeber in der Data Science sind oft an konkreten Verbesserungen und Effizienzsteigerungen interessiert!
Erläutere deine Lernbereitschaft!:Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, zeige in deinem Anschreiben, dass du bereit bist, zu lernen und dich weiterzuentwickeln. Sprich über deine Neugier für neue Technologien oder Methoden im Data Science Bereich. Vielleicht hast du auch Kurse besucht oder Zertifikate erworben, die deine Begeisterung zeigen!
Die richtige technische Sprache!:Achte darauf, dass deine Bewerbung alle relevanten technischen Begriffe enthält, die in der Data Science gebräuchlich sind. Nenne spezifische Programmier- und Analysetools wie Python, R oder SQL, die du beherrschst. Dies macht es für die Rekrutierer einfacher, schnell zu erkennen, dass du für die Rolle als In-house Senior Data Scientist GenAI, Remote, Global Leader bei MAM Gruppe gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei MAM Gruppe vorbereitet
✨Bereite deine technischen Skills vor
In einem Vorstellungsgespräch für eine Data-Science-Position wird oft dein Wissen über Tools wie Python, R oder SQL getestet. Mach dich mit gängigen Algorithmen und deren Einsatzmöglichkeiten vertraut, denn technische Fragen können schnell kommen. Lass uns sicherstellen, dass du in diesen Bereichen glänzt!
✨Verschaffe dir einen Überblick über Projekte
Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, ist es wichtig, dass du konkrete Erfahrungen und Projekte vorweisen kannst. Wenn du bereits an Data-Science-Projekten gearbeitet hast, sei bereit, diese in der Tiefe zu erläutern und zu diskutieren, wie du die Probleme gelöst hast. Dein Portfolio kann hier einen echten Unterschied machen!
✨Vorbereitung auf case studies
In Data-Science-Interviews sind case studies und praktische Probleme häufig Teil des Gesprächs. Übe, wie du strukturiert und logisch an solche Aufgaben herangehst. Arbeitgeber möchten sehen, wie du Daten analysierst und Lösungen entwickelst – bring also deine analytischen Fähigkeiten mit!
✨Zeige deine Leidenschaft für Daten
Mehr denn je geht es bei einer Vollzeitstelle darum, dass du nicht nur die Skills hast, sondern auch wirklich für das Feld brennst. Teile Anekdoten oder Erfahrungen, die zeigen, wie du zur Datenwissenschaft gekommen bist und was dich fasziniert. Diese Begeisterung kann für MAM Gruppe entscheidend sein!
