Auf einen Blick
- Aufgaben: Arbeite an komplexen Datensätzen und entwickle hochwertige Datenlösungen für Kunden.
- Arbeitgeber: QuantumBlack, AI by McKinsey ist ein globales Unternehmen mit über 100 Nationalitäten.
- Mitarbeitervorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, umfassende Gesundheitsleistungen und kontinuierliche Lernmöglichkeiten.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft mit Daten und erlebe eine dynamische, unterstĂĽtzende Unternehmenskultur.
- GewĂĽnschte Qualifikationen: Abschluss in Mathematik, Statistik oder verwandten Bereichen; bis zu 2 Jahre Erfahrung in Datenwissenschaft.
- Andere Informationen: Arbeiten in einem multikulturellen Team mit modernsten Technologien und Tools.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 36000 - 60000 € pro Jahr.
Your Growth
- Continuous learning:Our learning and apprenticeship culture, backed by structured programs, is all about helping you grow while creating an environment where feedback is clear, actionable, and focused on your development. The real magic happens when you take the input from others to heart and embrace the fast-paced learning experience, owning your journey.
- A voice that matters:From day one, we value your ideas and contributions. You’ll make a tangible impact by offering innovative ideas and practical solutions. We not only encourage diverse perspectives, but they are critical in driving us toward the best possible outcomes.
- Global community:With colleagues across 65+ countries and over 100 different nationalities, our firm’s diversity fuels creativity and helps us come up with the best solutions for our clients. Plus, you’ll have the opportunity to learn from exceptional colleagues with diverse backgrounds and experiences.
- World-class benefits:On top of a competitive salary (based on your location, experience, and skills), we provide a comprehensive benefits package, which includes medical, dental, mental health, and vision coverage for you, your spouse/partner, and children.
Your Impact
- Work on complex and extremely varied data sets from some of the world’s largest organizations to solve real world problems
- Develop high quality data science products and solutions for clients as well as assets for our internal data teams
- Focus on modelling, working alongside the Data Engineering team
- Present findings, recommendations and provide consultation to stakeholders (internal and clients)
- Work across various industries and sectors, gaining insights into diverse business challenges and applications of data science
- Build large-scale data & analytics solutions, handling complex problems and advanced client situations
- Best practices in data & analytics development including framework, responsibility model, high quality code, data security, sustainability and scalability
- Work in collaborative teams with diverse skill sets, fostering effective teamwork and learning from colleagues in a multicultural and creative environment
- Stay up-to-date with the latest advancements in data science tools, techniques, and technologies as well as first class learning programs
- Develop strong client-facing skills, including effective communication, problem-solving, and presentation abilities
Your qualifications and skills
- Degree in (business) maths, statistics, machine learning, data science, physics, computer science or engineering required
- Up to 2 years of professional hands-on experience in applying advanced data science methods and implementing technical data solutions (e.g. develop machine learning models), in order to solve business problems
- A strong grasp of various analytics landscape, including business intelligence, machine learning, AI, and generative AI, and how to apply them effectively in different scenarios
- Proficiency in Python, SQL (focus on data & analytics applications)
- Professional experience in cloud-based analytical tools from market-leading providers such as AWS, MS Azure, Google Cloud
- Proficient communication skills in German and English
- Effective communication and presentation skills, particularly the ability to explain complex analytical concepts in a comprehensible manner adapted to different groups of non-technical audiences e.g. business managers, heads of products, sales & marketing leads
- Master degree in data science, computer science, business informatics or equivalent is a plus
- Practical experience in Generative AI application development
- Proven record of advisory works
- Proven record of leadership in a work setting and/or through extracurricular activities
#J-18808-Ljbffr
Data Science Consultant - QuantumBlack, AI by McKinsey Arbeitgeber: McKinsey & Company, Inc.
Kontaktperson:
McKinsey & Company, Inc. HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Data Science Consultant - QuantumBlack, AI by McKinsey
✨Netzwerken ist der Schlüssel
Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit aktuellen und ehemaligen Mitarbeitern von QuantumBlack in Kontakt zu treten. Stelle Fragen zu ihrer Erfahrung und den Herausforderungen im Job, um wertvolle Einblicke zu gewinnen.
✨Präsentiere deine Projekte
Bereite eine kurze Präsentation über ein relevantes Projekt vor, das du durchgeführt hast. Zeige dabei deine Fähigkeiten in der Datenanalyse und wie du komplexe Probleme gelöst hast. Dies kann dir helfen, dich von anderen Bewerbern abzuheben.
✨Bleibe auf dem neuesten Stand
Informiere dich ĂĽber die neuesten Trends und Technologien im Bereich Data Science, insbesondere in Bezug auf die Tools, die QuantumBlack verwendet. Dies zeigt dein Engagement und deine Bereitschaft, kontinuierlich zu lernen.
✨Übe deine Kommunikationsfähigkeiten
Da effektive Kommunikation für diese Rolle entscheidend ist, übe, komplexe technische Konzepte einfach und verständlich zu erklären. Du kannst dies tun, indem du mit Freunden oder Kollegen sprichst und ihr Feedback einholst.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Data Science Consultant - QuantumBlack, AI by McKinsey
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Verstehe die Unternehmenswerte: Informiere dich ĂĽber QuantumBlack und McKinsey. Achte darauf, wie ihre Werte und Kultur mit deinen eigenen ĂĽbereinstimmen. Dies wird dir helfen, deine Motivation im Bewerbungsschreiben klar zu formulieren.
Betone relevante Erfahrungen: Hebe in deinem Lebenslauf und Anschreiben deine praktischen Erfahrungen in der Datenwissenschaft hervor. Konzentriere dich auf spezifische Projekte oder Herausforderungen, die du erfolgreich gemeistert hast, und wie diese Erfahrungen dich auf die Rolle vorbereiten.
Präzise Kommunikation: Achte darauf, komplexe analytische Konzepte einfach und verständlich zu erklären. Verwende klare und prägnante Sprache in deinem Anschreiben, um sicherzustellen, dass auch nicht-technische Leser deine Fähigkeiten nachvollziehen können.
Zeige Teamfähigkeit: Betone in deiner Bewerbung deine Fähigkeit zur Zusammenarbeit. Beschreibe Situationen, in denen du erfolgreich im Team gearbeitet hast, um Probleme zu lösen oder innovative Lösungen zu entwickeln. Dies ist besonders wichtig für die Rolle bei QuantumBlack.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei McKinsey & Company, Inc. vorbereitest
✨Verstehe die Unternehmenskultur
QuantumBlack legt großen Wert auf eine leistungsstarke und belohnende Kultur. Informiere dich über ihre Werte und wie sie Zusammenarbeit und Innovation fördern. Zeige in deinem Interview, dass du diese Kultur verstehst und schätzt.
✨Bereite konkrete Beispiele vor
Sei bereit, spezifische Beispiele aus deiner bisherigen Erfahrung zu teilen, die deine Fähigkeiten in der Datenwissenschaft und Problemlösung demonstrieren. Nutze die STAR-Methode (Situation, Task, Action, Result), um deine Erfolge klar und strukturiert zu präsentieren.
✨Zeige deine Lernbereitschaft
Betone deine Neugier und Bereitschaft, kontinuierlich zu lernen. QuantumBlack sucht nach Kandidaten, die sich weiterentwickeln möchten. Teile Beispiele, wie du in der Vergangenheit Feedback angenommen und daraus gelernt hast.
✨Kommuniziere klar und verständlich
Da du komplexe analytische Konzepte erklären musst, übe, wie du technische Informationen einfach und klar kommunizieren kannst. Bereite dich darauf vor, deine Ansätze und Lösungen so zu präsentieren, dass auch nicht-technische Stakeholder sie verstehen.