Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle innovative Data-Science-Lösungen und arbeite mit spannenden Daten.
- Unternehmen: Ipsos, ein führendes Marktforschungsunternehmen mit internationalem Flair.
- Vorteile: Hybrides Arbeiten, flexible Arbeitszeiten und internationale Projekte.
- Weitere Informationen: Modernes Arbeitsumfeld mit exzellenten Weiterbildungsmöglichkeiten.
- Warum dieser Job: Gestalte die digitale Transformation und mache echten Einfluss auf Kundenentscheidungen.
- Qualifikationen: 3+ Jahre Erfahrung in Data Engineering und Data Science, Kenntnisse in Python.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Als eines der weltweit führenden Marktforschungsunternehmen geht es bei Ipsos nicht nur um Zahlen. Wir entdecken tiefe Einblicke und bieten klare Handlungsempfehlungen, um unsere Kunden bei wichtigen Entscheidungen zu unterstützen. Unsere breite Palette von Expertisen umfasst alles von Car Clinics, die die Nutzerfreundlichkeit neuer Fahrzeugmodelle analysieren, bis hin zu umfangreichen Healthcare-Studien und der präzisen Analyse politischer Trends.
Unser Data Science Team arbeitet an der digitalen Transformation von Prozessen, Datenprodukten sowie kundenspezifischen Lösungen in den Bereichen Data Analytics, Künstliche Intelligenz und Reporting/Visualisierung. Zudem ist das Team am Aufbau eines Data Lakes sowie einer Analytics-Plattform beteiligt.
Deine Rolle bei uns:
- Du spielst eine zentrale Rolle bei der Entwicklung unseres Data Warehouse und unserer Analyseplattform.
- Du entwickelst und implementierst innovative Data-Science- und Analytics-Lösungen, die das Unternehmenswachstum fördern und neue Erkenntnisse für unsere Kunden generieren.
- Du implementierst und optimierst bestehende Datenverarbeitungspipelines für große, multinationale Kundenprojekte.
- Du entwirfst und implementierst Softwarelösungen zur Analyse von strukturierten und unstrukturierten Daten aus Umfragen, Kundendatenbanken und anderen Quellen.
- Gemeinsam mit deinem Team berätst du interne und externe Stakeholder zu effizienten Daten- und Entscheidungsprozessen.
- Du arbeitest mit einem modernen Stack von Datenengineering- und Analysetools – z.B. Python, Docker, Google Cloud, Tableau.
Du hast:
- 3+ Jahre Erfahrung in Data Engineering und Data Science sowie in der multivariaten Datenanalyse und -visualisierung.
- Fundierte Kenntnisse in Python und praktische Erfahrung mit relevanten Bibliotheken (pandas, numpy, pytest etc.).
- Erfahrung mit Datenbanksystemen / SQL und GCP oder ähnlichen Plattformen.
- Sehr guten quantitativen Abschluss (M.Sc.) in MINT, Quantitativen Sozialwissenschaften, Wirtschaftsinformatik oder verwandten Bereichen.
- Eine lösungsorientierte Inhouse-Beratermentalität und arbeitest gerne im Team.
- Strukturiert und sorgfältig – Genauigkeit ist dir wichtig.
- Fließende Englischkenntnisse (in Wort und Schrift) - Deutsch ist von Vorteil!
Das bieten wir dir:
- Ein Arbeitsumfeld voller Internationalität und Innovation bei Ipsos.
- Hybrides Arbeiten und flexible Arbeitszeiten.
- Workation im europäischen Ausland.
- Zuschuss zum Deutschlandticket.
- Weiterentwicklung & Learning Culture.
- Internationale Zusammenarbeit und einen modernen Arbeitsplatz.
Klingt spannend? Dann bewirb dich jetzt! Wir freuen uns auf deine Bewerbungsunterlagen (Lebenslauf, Zeugnisse und optional ein kurzes Anschreiben) unter Angabe deines frühestmöglichen Eintrittstermins und deiner Gehaltsvorstellung.
(Senior) Data Scientist (w/m/d) Arbeitgeber: Marketing Management Analytics, Inc.
Ipsos ist ein herausragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern ein dynamisches und internationales Arbeitsumfeld bietet, in dem Innovation und persönliche Weiterentwicklung großgeschrieben werden. Mit flexiblen Arbeitszeiten, hybriden Arbeitsmodellen und der Möglichkeit zur Workation im europäischen Ausland fördert Ipsos eine ausgewogene Work-Life-Balance und unterstützt die berufliche Entfaltung seiner Mitarbeiter. Zudem arbeiten Sie an spannenden Projekten mit renommierten Kunden und modernsten Technologien, was Ihnen die Chance gibt, Ihre Fähigkeiten in einem zukunftsorientierten Team weiterzuentwickeln.
Kontaktdaten:
Marketing Management Analytics, Inc. Recruiting-Team
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so (Senior) Data Scientist (w/m/d) erhalten könnten
✨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 Marketing Management Analytics, Inc. 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 (Senior) Data Scientist (w/m/d) 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 (Senior) Data Scientist (w/m/d) bei Marketing Management Analytics, Inc. gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Marketing Management Analytics, Inc. 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 Marketing Management Analytics, Inc. entscheidend sein!
