Auf einen Blick
- Aufgaben: Leite prädiktive Modellierungsinitiativen und übersetze komplexe Daten in umsetzbare Erkenntnisse.
- Unternehmen: Nestlé Nutrition, führend in der Forschung und Entwicklung von Ernährungslösungen.
- Vorteile: Flexible Arbeitszeiten, internationale Umgebung und Karriereentwicklungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Engagierte Kultur für Vielfalt, Gleichheit und Inklusion.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Ernährung mit innovativen Datenlösungen und einem dynamischen Team.
- Qualifikationen: Fortgeschrittene Kenntnisse in Data Science und Erfahrung in der Zusammenarbeit mit interdisziplinären Teams.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 55000 - 70000 € pro Jahr.
Bei Nestlé Nutrition ist es unsere Mission, eine gesündere Generation zu fördern. Wir erreichen dies, indem wir in der Forschung und Entwicklung von wissenschaftlich fundierten Ernährungslösungen führend sind und mit Eltern sowie Gesundheitsfachleuten weltweit zusammenarbeiten. Von der Empfängnis bis zum Erwachsenenalter erweitern wir unseren Einfluss und eröffnen neue Möglichkeiten auf dem lebenslangen Ernährungsweg.
Was wir bei Nestlé bieten:
- Spannende Möglichkeiten, Ihre Karriere nach Ihren Vorstellungen zu entwickeln; über verschiedene Marken, Unternehmen, Funktionen und Regionen hinweg.
- Flexible Arbeitszeiten - Förderung von Kreativität und Zusammenarbeit.
- Eine Kultur des Respekts, mit Vielfalt, Gleichheit und Inklusion im Mittelpunkt.
- Ein dynamisches internationales Umfeld, das Sie ermächtigt, zu lernen, sich weiterzuentwickeln und zu wachsen.
Positionszusammenfassung:
Als Data Science Specialist leiten Sie prädiktive Modellierungsinitiativen und übersetzen komplexe Daten in umsetzbare Erkenntnisse zur Unterstützung der Produktinnovation innerhalb der Nutrition Innovation Unit. Sie arbeiten mit funktionsübergreifenden Teams (Wissenschaftler, Sensorik-Spezialisten, Produktentwickler und andere) zusammen, um eine robuste Datenverbindung, hohe analytische Standards und die vollständige Einhaltung der Unternehmensrichtlinien sicherzustellen.
Ein Tag im Leben eines Data Science Specialist:
- Leitung der Anwendung von Machine-Learning-Techniken (z.B. Regression, Klassifikation, Zeitreihenprognose), um komplexe Geschäftsprobleme in Bereichen wie Produktentwicklung und fortgeschrittene Analytik zu lösen.
- Verantwortung für die Vorbereitung komplexer Datensätze, einschließlich Datenbereinigung, -transformation und -strukturierung, um robustes Modellieren und qualitativ hochwertige Analysen zu ermöglichen.
- Enge Zusammenarbeit mit Fachexperten und funktionsübergreifenden Stakeholdern, um wirkungsvolle Data-Science-Lösungen zu entwerfen, zu entwickeln und bereitzustellen, die den Geschäftsbedürfnissen entsprechen.
- Bereitstellung und Operationalisierung von Modellen in Produktionsumgebungen, Sicherstellung von Leistung, Zuverlässigkeit und Skalierbarkeit unter Verwendung von Plattformen wie Azure ML, Databricks und Snowflake.
- Überwachung der Modellleistung und kontinuierliche Optimierung von Genauigkeit, Robustheit und Skalierbarkeit im Laufe der Zeit.
- Übersetzung analytischer Erkenntnisse in klare Visualisierungen und strukturierte Erzählungen, um Empfehlungen sowohl technischen als auch nicht-technischen Zielgruppen effektiv zu kommunizieren.
Was Sie erfolgreich macht:
- Fortgeschrittene Abschlüsse (MSc oder höher) in Data Science, Statistik, Informatik oder einem verwandten Bereich.
- Umfangreiche Erfahrung in der Datenwissenschaft im Bereich Lebenswissenschaften, Lebensmittel oder Akademia, unter Anwendung agiler Entwicklungspraktiken.
- Nachweisliche Erfolge beim Aufbau und der Bereitstellung prädiktiver Modelle in der Produktion.
- Praktische Erfahrung mit ML-Frameworks (TensorFlow, Keras, PyTorch, Scikit-learn) und statistischen Methoden, einschließlich Versuchsplanung.
- Vertrautheit mit APIs (REST, JSON) und Datenvisualisierungstools wie Power BI, PowerApps und Streamlit.
- Kenntnisse in Cloud- und Datenplattformen, einschließlich Azure, Databricks, Snowflake und SQL-Datenbanken.
- Fähigkeit, komplexe technische Konzepte einem nicht-technischen Publikum zu erklären.
- Starke Zusammenarbeitskompetenzen, mit Erfahrung in der engen Zusammenarbeit mit funktionsübergreifenden Teams (Wissenschaftler, Sensorik-Spezialisten, Produktentwickler).
- Hohe Autonomie und Eigenmotivation, mit starken Problemlösungsfähigkeiten.
- Ausgezeichnete Kommunikationsfähigkeiten in Englisch.
Nestlé setzt sich für die Zugänglichkeit seines Rekrutierungsprozesses ein. Wenn Sie während des Rekrutierungsprozesses eine Anpassung benötigen, lassen Sie es uns bitte wissen, damit wir Sie effektiv unterstützen können. Alle Informationen werden vertraulich behandelt.
Data Science Specialist Arbeitgeber: Nespresso Deutschland GmbH
Nestlé Nutrition ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern spannende Karrierechancen in einem dynamischen internationalen Umfeld bietet. Mit flexiblen Arbeitszeiten und einer Kultur, die Vielfalt, Gleichheit und Inklusion fördert, unterstützt Nestlé die persönliche und berufliche Entwicklung seiner Mitarbeiter. Die Möglichkeit, an innovativen Projekten im Bereich der Ernährungswissenschaften zu arbeiten, macht diese Position besonders attraktiv für Fachkräfte, die einen bedeutenden Beitrag zur Gesundheit zukünftiger Generationen leisten möchten.
Kontaktdaten:
Nespresso Deutschland GmbH Recruiting-Team
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Data Science Specialist erhalten könnten
✨Tipp Nummer 1
Nutze dein Netzwerk! Sprich mit Freunden, ehemaligen Kollegen oder Kommilitonen über offene Stellen. Oft erfährt man von Möglichkeiten, die nicht öffentlich ausgeschrieben sind.
✨Tipp Nummer 2
Bereite dich auf Vorstellungsgespräche vor, indem du häufige Fragen übst und deine Erfolge im Bereich Data Science parat hast. Zeige, wie du komplexe Daten in umsetzbare Insights verwandeln kannst!
✨Tipp Nummer 3
Sei proaktiv! Wenn du eine interessante Stelle bei Nestlé findest, bewirb dich direkt über unsere Website. Das zeigt dein Interesse und Engagement für die Position.
✨Tipp Nummer 4
Bleib dran und folge den Unternehmen, die dich interessieren, auf sozialen Medien. So bleibst du über Neuigkeiten und Stellenangebote informiert und kannst schnell reagieren.
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Data Science Specialist mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Mach deine Bewerbung persönlich:Zeig uns, wer du wirklich bist! Verwende eine freundliche und authentische Sprache, um deine Leidenschaft für Data Science und die Mission von Nestlé zu vermitteln. Lass uns wissen, warum du Teil unseres Teams werden möchtest.
Betone deine Erfahrungen:Erzähle uns von deinen bisherigen Projekten und wie du Machine Learning-Techniken angewendet hast. Konkrete Beispiele helfen uns, deine Fähigkeiten besser zu verstehen und zu sehen, wie du zur Produktinnovation beitragen kannst.
Klarheit ist der Schlüssel:Achte darauf, dass deine Bewerbung klar strukturiert ist. Verwende Absätze und Aufzählungen, um wichtige Informationen hervorzuheben. So können wir schnell erkennen, was du zu bieten hast und wie du unsere Anforderungen erfüllst.
Bewirb dich über unsere Website:Wir empfehlen dir, deine Bewerbung direkt über unsere Website einzureichen. So stellst du sicher, dass alle Unterlagen an die richtige Stelle gelangen und du keine wichtigen Schritte im Bewerbungsprozess verpasst.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Nespresso Deutschland GmbH vorbereitet
✨Verstehe die Unternehmensmission
Mach dich mit der Mission von Nestlé Nutrition vertraut. Sie zielen darauf ab, eine gesündere Generation zu fördern. Überlege dir, wie deine Fähigkeiten im Bereich Data Science dazu beitragen können, diese Mission zu unterstützen und bereite Beispiele vor, die dies verdeutlichen.
✨Technische Vorbereitung ist alles
Stelle sicher, dass du mit den relevanten Machine Learning-Techniken und Tools, die in der Stellenbeschreibung erwähnt werden, vertraut bist. Übe das Erklären komplexer Konzepte in einfachen Worten, um deine Kommunikationsfähigkeiten zu demonstrieren.
✨Bereite konkrete Beispiele vor
Denke an spezifische Projekte oder Erfahrungen, bei denen du predictive modeling eingesetzt hast. Sei bereit, über die Herausforderungen zu sprechen, die du überwunden hast, und wie deine Lösungen einen positiven Einfluss auf das Geschäft hatten.
✨Teamarbeit betonen
Da die Rolle enge Zusammenarbeit mit verschiedenen Fachbereichen erfordert, solltest du Beispiele für erfolgreiche Teamprojekte parat haben. Zeige, wie du effektiv mit anderen zusammengearbeitet hast, um datenbasierte Lösungen zu entwickeln und umzusetzen.
