Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle innovative KI-Modelle und analysiere große Datenmengen für spannende Projekte.
- Unternehmen: Junges Unternehmen mit Fokus auf Projektkommunikation und modernster Technologie.
- Vorteile: Home-Office, Workations, sportliche Aktivitäten und ein dynamisches Arbeitsumfeld.
- Weitere Informationen: Wachsendes Team mit tollen Karrierechancen und einem inspirierenden Arbeitsklima.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Projektabwicklung und bring deine Ideen ein.
- Qualifikationen: Technische Ausbildung in Informatik, Data Science oder verwandten Bereichen.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 43800 - 52200 € pro Jahr.
KheepU ist ein junges Unternehmen mit der Vision, führender Akteur im Bereich Projektkommunikation zu werden. Unser Fokus liegt auf innovativen Technologielösungen, die die Projektmitarbeiter durch neueste Technologien in den Mittelpunkt stellen. Unser Ziel ist es, weltweite Projektspezialisten mithilfe von KI-Systemen und frühzeitigen Alerts von unserem digitalen Assistenten zu unterstützen.
Aufgabenbereich:
- Mitgestaltung und Weiterentwicklung im Bereich Artificial Intelligence und Advanced Analytics, insbesondere mit Fokus auf Large Language Models
- Anwendung von statistischen Methoden und Machine Learning Techniken zur Analyse von Daten
- Konzeptionierung von Datenmodellen und Algorithmen zur Vorhersage von Trends und Mustern
- Statistische Analyse von großen Datenmengen, inklusive der Definition von ETL-Pipelines, der Datenvisualisierung und der fachlichen Interpretation
- Zusammenführung und Aufbereitung von Daten aus verschiedenen Datenquellen (strukturierte/unstrukturierte) und Systemen
Mit deiner Begeisterung für unterschiedliche Technologien und deiner neugierigen Persönlichkeit kannst du innovative Lösungen entwickeln und mit deiner Expertise die Produktentwicklung vorantreiben.
Qualifikationen:
- Abgeschlossene technische Fachschule, Fachhochschule, Universität oder HTL (Fachrichtung: Informatik, KI, Data Science, Statistik, Mathematik)
- Die Leidenschaft und die Bereitschaft Neues zu erlernen und sich mit einem dynamischen und modernen Themengebiet intensiv auseinanderzusetzen.
- Erfahrung mit Python Programmierung
- Persönlich überzeugst du mit einer organisierten, strukturierten und eigenständigen Arbeitsweise.
- Analytisches Denken bereitet dir Freude und setzt gerne Maßnahmen selbstständig oder mit dem Team in die Realität um.
Du suchst nach einem sinnvollen und spannenden Job, wo du dich einbringen und maßgeblich am Unternehmenserfolg beitragen kannst? Du hast Lust unsere Kunden:innen bei einer effizienten Projektabwicklung zu unterstützen? Dann passt du perfekt in unser Team!
Wir leben den New-Work-Spirit nicht nur in unserem Produkt, sondern auch in unserem Arbeitsalltag. Home-Office, Workations, gemeinsame sportliche Aktivitäten und Events sind integraler Bestandteil unserer Unternehmenskultur.
Über Gehalt sprechen wir mit dir gerne persönlich. Das Mindestgehalt für diese Position beträgt jährlich brutto (3.650 monatlich),- auf Basis Vollzeit (38,5 Stunden). Je nach Erfahrung und Qualifikation ist eine Anpassung möglich.
Data Scientist Vollzeit On-Site/Hybrid Arbeitgeber: nan
Als Arbeitgeber in Klagenfurt am Wörthersee bietet das Unternehmen nicht nur einen krisensicheren Arbeitsplatz, sondern auch eine umfassende Einarbeitung und überdurchschnittliche Bezahlung für Montageprofis. Die positive Arbeitskultur fördert Teamarbeit und persönliche Entwicklung, während die Möglichkeit, in einem dynamischen Umfeld zu arbeiten, die beruflichen Perspektiven erweitert. Zudem profitieren Mitarbeiter von attraktiven Zusatzleistungen und einem angenehmen Arbeitsumfeld in einer der schönsten Regionen Österreichs.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Data Scientist Vollzeit On-Site/Hybrid 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 nan 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 Vollzeit On-Site/Hybrid 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 Vollzeit On-Site/Hybrid bei nan gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei nan 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 nan entscheidend sein!
