Auf einen Blick
- Aufgaben: Analysiere Wetter- und Ozeandaten, entwickle Modelle und unterstütze Entscheidungsprozesse.
- Unternehmen: National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA) mit Fokus auf Forschung und Innovation.
- Vorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, Gesundheitsleistungen und Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung.
- Weitere Informationen: Dynamisches Arbeitsumfeld mit hervorragenden Aufstiegschancen.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Wetter- und Ozeanforschung und mache einen echten Unterschied.
- Qualifikationen: Erfahrung in Datenanalyse und Kenntnisse in Programmiersprachen wie R oder Python.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 55000 - 75000 € pro Jahr.
Diese Position befindet sich in der National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA), Office of Oceanic and Atmospheric Research (OAR), mit zwei Stellenangeboten in Silver Spring, MD; Boulder, CO; Seattle, WA; Miami, FL; Plainsboro, NJ; Norman, OK; und Ann Arbor, MI.
Hauptaufgaben
- Als Data Scientist werden Sie die folgenden Aufgaben übernehmen:
- Teilnahme als Fachmann für Wetter- und Ozeanfragen zur Ausarbeitung, Verfolgung und Verbreitung von Anforderungen für Benutzerbedürfnisse sowie Forschungs-, Beobachtungs- und Dienstleistungsbedürfnisse im Zusammenhang mit der Entwicklung neuer Entscheidungsunterstützungsprodukte und -dienstleistungen für Entscheidungsträger.
- Unterstützung von Bemühungen in den NOAA-Line-Office, Laboren und Programmen zur Verbesserung der operativen Dienstleistungsbereitstellung, Forschungstransition und Integration von Wetter- und Ozeandaten zur Unterstützung der Entscheidungsfindung von Benutzern.
- Analyse komplexer Wetter- und Ozeandatensätze (z. B. geospatial, Zeitreihen) zur Entwicklung von Modellen, Vorhersagen und Erkenntnissen zur Unterstützung von Programm- und Benutzerbedürfnissen unter Verwendung von desktopbasierten statistischen Softwaretools (z. B. R, Python, ArcGIS Pro) und webbasierten Plattformen (z. B. Esri Notebooks, ArcGIS Online, Jupyter Notebooks, Google Earth Engine).
- Entwurf und Entwicklung von Datenmanagementprozessen, die interoperable wissenschaftliche Datenformate (z. B. NetCDF) und gängige Datendienste (z. B. ERDDAP) verwenden.
- Unterstützung bei der Entwicklung ansprechender und intuitiver Visualisierungen von Wetter- und Ozeandaten und deren Analyse mit modernen interaktiven und webbasierten Ansätzen (z. B. Leaflet, R Shiny, Plotly Dash und andere Software).
Während des Rekrutierungs- und Einstellungsverfahrens werden wir über E-Mail mit Ihnen kommunizieren; daher ist es wichtig, dass die E-Mail-Adresse, die Sie bei der Bewerbung für diese Stelle angeben, aktiv bleibt. Sollte sich Ihre E-Mail-Adresse ändern, benachrichtigen Sie bitte umgehend den Ansprechpartner, der in der Stellenausschreibung angegeben ist, damit wir unser System aktualisieren können.
Data Scientist Arbeitgeber: National Oceanic and Atmospheric Administration
Die National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA) bietet eine herausragende Arbeitsumgebung für Fachkräfte im Bereich der Hydrographie. Mit einem starken Fokus auf Mitarbeiterentwicklung und einem unterstützenden Teamklima in Städten wie Silver Spring, Durham, Norfolk und Seattle, fördert NOAA nicht nur die berufliche Weiterentwicklung, sondern auch die Zusammenarbeit mit internen und externen Partnern. Die Möglichkeit, an bedeutenden Projekten zu arbeiten und gleichzeitig einen positiven Einfluss auf die Umwelt zu haben, macht NOAA zu einem attraktiven Arbeitgeber für alle, die eine sinnvolle Karriere anstreben.
Kontaktdaten:
National Oceanic and Atmospheric Administration Recruiting-Team
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Data Scientist 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 National Oceanic and Atmospheric Administration 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 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 bei National Oceanic and Atmospheric Administration gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei National Oceanic and Atmospheric Administration 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 National Oceanic and Atmospheric Administration entscheidend sein!
