Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle innovative analytische Use-Cases im Bereich Forschung und Entwicklung.
- Unternehmen: Führendes Unternehmen in der Technologiebranche mit einem kreativen Team.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, flexible Arbeitszeiten und Weiterbildungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Dynamisches Umfeld mit großartigen Karrierechancen und interdisziplinären Projekten.
- Warum dieser Job: Nutze KI-Technologien, um echte Veränderungen in Produkten und Services zu bewirken.
- Qualifikationen: Abgeschlossenes Studium in Data Science oder verwandten Bereichen und Erfahrung mit maschinellem Lernen.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 36000 - 60000 € pro Jahr.
Deine Aufgaben
- Erarbeitung, Konzeption und Projektierung analytischer Use-Cases für den Bereich Research & Development
- Ermittlung, Konsolidierung und Auswertung von strukturierten und unstrukturierten Geräte und Messdaten für strategische und operative Entscheidungsgrundlagen, inklusive Sicherstellung einer ausreichenden Datenqualität bei der Erhebung
- Kooperation mit internen und externen IT-Fachbereichen und Dienstleistern zur Umsetzung der Use-Cases
- Mitarbeit in interdisziplinären Projektteams zur Entwicklung innovativer Ideen für Produkte und Services durch Anwendung von Techniken des maschinellen Lernens
Das überzeugt uns
- ein erfolgreich abgeschlossenes Studium im Bereich Data Science / Informatik / Mathematik / Physik o.ä.
- Erfahrung im Praxiseinsatz von Methoden der künstlichen Intelligenz mit Fokus auf maschinellem Lernen, im Einsatz von kognitiven Machine Learning Services (MS Azure, pytorch, SQL, DataBricks, Power BI, o.ä.), im Bereich Data Mining und der statistischen Datenanalyse
- Analytische Fähigkeiten und sehr gutes technisches Verständnis, sowie Interesse an Produkt und Technologie
- Kompetenzen im Bereich Story-Telling und Visualisierung zur Übersetzung der technischen Aspekte und Zusammenhänge für Management-Reports
- Ausgeprägte Kommunikations-, Moderations- und Überzeugungsfähigkeiten gepaart mit sehr guten Deutsch und Englischkenntnissen in Wort und Schrift
Data Scientist (m/w/d) Arbeitgeber: Miele
Als Arbeitgeber im Großraum Saarland bieten wir Ihnen die Möglichkeit, in einem dynamischen und unterstützenden Umfeld zu arbeiten, das auf Teamarbeit und offene Kommunikation setzt. Unsere Mitarbeiter profitieren von kontinuierlichen Weiterbildungsmöglichkeiten und einer klaren Karriereentwicklung, während sie gleichzeitig an innovativen Lösungen für unsere Kunden mitwirken. Zudem legen wir großen Wert auf eine ausgewogene Work-Life-Balance und ein positives Arbeitsklima, was uns zu einem attraktiven Arbeitgeber in der Region macht.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Data Scientist (m/w/d) 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 Miele 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 Data Scientist (m/w/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 Data Scientist (m/w/d) bei Miele gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Miele 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 Miele entscheidend sein!
