Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle KI-gestützte Prognosemodelle und arbeite an spannenden Projekten im Supply Chain Management.
- Unternehmen: Nestlé, das weltweit größte Unternehmen für Lebensmittel und Getränke mit einer innovativen digitalen Abteilung.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, Gesundheitsleistungen, 401k mit Unternehmensbeitrag und zahlreiche Weiterbildungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Dynamisches Arbeitsumfeld mit hervorragenden Karrierechancen und einem inklusiven Team.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Datenwissenschaft und mache einen echten Unterschied in einem globalen Unternehmen.
- Qualifikationen: Erfahrung in Datenwissenschaft, SQL, Python und maschinellem Lernen erforderlich.
Als digitaler Arm des weltweit größten Lebensmittel- und Getränkeunternehmens nutzt Nestlé IT & Digital Americas die Kraft von Daten, Analytik und innovativer Technologie, um transformative Lösungen und Geschäftswiderstandsfähigkeit für Nestlé-Geschäfte und ikonische Marken zu liefern. Diese Position ist nicht für eine Visumsponsorship geeignet.
Position Zusammenfassung
Schließen Sie sich Nestlé IT & Digital als Sr. Data Scientist an, der Nestlé USA Digital unterstützt, wo Sie mit dem Supply Chain Planning-Team und dem Analytics-Team zusammenarbeiten, um die Prognoselösungen zu entwickeln, die bestimmen, wie Nestlé USA in großem Maßstab plant und operiert. Sie werden Produktionsprognosemodelle entwerfen und implementieren, KI in die Bereitstellung von Prognosen einbetten und als wichtige Verbindung zwischen den technischen und funktionalen Seiten der Unternehmensprognose fungieren.
- Entwerfen, entwickeln, testen und implementieren Sie statistische und maschinelle Lernprognosemodelle in der Produktion auf cloudbasierten Analyseplattformen, mit einem Fokus auf Nachfrageerkennung, Algorithmusauswahl, Ausreißerberichtigung und Parameteroptimierung zur Steigerung der Prognosegenauigkeit und Bias-Reduzierung.
- Erstellen und pflegen Sie strukturierte, programmatische Prognoseprozesse, die in großem Maßstab liefern, indem Sie ML Ops-Praktiken nutzen, um die wöchentliche Prognosegenerierung zu automatisieren und den manuellen Aufwand zu reduzieren.
- Integrieren Sie Agentic AI- und GenAI-Funktionen in die Prognoseabläufe, um Möglichkeiten zur Verbesserung der Genauigkeit zu identifizieren, die Ursachenanalyse zu automatisieren und die Generierung von Erkenntnissen und Entscheidungsfindung zu unterstützen.
- Erforschen und wenden Sie kontinuierlich aufkommende AI/ML-Techniken wie Deep Learning und probabilistische Prognosen an, um die Prognosegenauigkeit und Skalierbarkeit über ein komplexes Portfolio von SKUs, Clustern und Datenquellen zu verbessern.
- Fungieren Sie als Verbindung zwischen technischen und funktionalen Teams, indem Sie mit den Führungskräften der Supply Chain Planning und funktionsübergreifenden Stakeholdern in Marketing, Finanzen und Vertrieb zusammenarbeiten, um die Geschäftsbedürfnisse mit System- und Prozesslösungen in Einklang zu bringen.
- Fördern Sie die Unternehmensprognose im Rahmen der One Planning-Initiative und unterstützen Sie Verbesserungen bei der Kundenauftragsabwicklung, um standardisierte, skalierbare und funktionsübergreifende Prognoselösungen im gesamten Unternehmen zu ermöglichen.
- Liefern Sie Schulungen und Prognose-Sprechstunden für Benutzer des Supply Chain Planning, um die analytische Kompetenz zu fördern, die Akzeptanz zu steigern und den Unternehmenswert zu erhöhen.
- Erstellen und verbessern Sie Power BI-Berichte zur Überwachung von Prognose-KPIs und zur Datenvalidierung und präsentieren Sie Ergebnisse durch Datenvisualisierung und PowerPoint, die auf das Publikum zugeschnitten sind.
Voraussetzungen
- Abschluss in Statistik, Mathematik, Wirtschaft, Betriebswirtschaft oder einem verwandten Bereich.
- 5+ Jahre Erfahrung in Data Science, Prognose oder fortgeschrittener Analytik, mit praktischer Erfahrung in SQL, Python oder einer ähnlichen Sprache.
- 5+ Jahre Erfahrung in der Extraktion, Transformation und Analyse großer Datensätze sowie in der Erstellung von Datenvisualisierungen zur Kommunikation von Erkenntnissen.
- 3+ Jahre Erfahrung in der Bereitstellung und Wartung von maschinellen Lernmodellen in der Produktion, einschließlich Regression, Klassifikation, Zeitreihenmodellierung und Merkmalsengineering.
Sonstiges
- Ein Master-Abschluss in Statistik, Mathematik, Wirtschaft, Betriebswirtschaft oder einem verwandten Fachgebiet wird bevorzugt.
- Erfahrung mit ML Ops-Praktiken, Cloud- und AI/ML-Plattformen (Databricks, Snowflake, Microsoft Azure), GenAI-Lösungen und Microsoft Power BI wird bevorzugt.
- Erfahrung in der Unterstützung unternehmensweiter Transformations- oder Supply Chain-Planungsinitiativen in einer agilen Umgebung wird bevorzugt.
Die ungefähre Gehaltsspanne für diese Position liegt zwischen 110.000 und 160.000 USD pro Jahr. Bitte beachten Sie, dass die angegebene Gehaltsspanne eine gute Schätzung für die Position zum Zeitpunkt der Veröffentlichung ist. Die endgültige Vergütung kann je nach Faktoren wie Wissen, Fähigkeiten und Fähigkeiten sowie geografischem Standort variieren.
Nestlé bietet leistungsbasierte Anreize und ein wettbewerbsfähiges Gesamtvergütungspaket, das eine 401k mit Unternehmensbeitrag, Gesundheitsversorgung und eine breite Palette anderer Vorteile umfasst. Anreize und/oder Leistungspakete können je nach Position variieren.
Es ist unser geschäftliches Gebot, ein sehr inklusives Arbeitsumfeld zu bleiben.
Die Nestlé-Unternehmen sind Arbeitgeber, die Chancengleichheit bieten. Alle Bewerber erhalten unabhängig von Rasse, Hautfarbe, Religion, Geschlecht, sexueller Orientierung, Geschlechtsidentität, nationaler Herkunft, Behinderung oder Veteranenstatus oder einer anderen durch geltendes Recht geschützten Eigenschaft Berücksichtigung für eine Anstellung.
Sr. Data Scientist (Forecasting) Arbeitgeber: Nespresso Deutschland GmbH
Nespresso ist ein hervorragender Arbeitgeber, der ein engagiertes und motiviertes Team fördert, in dem hohe Eigenverantwortung und starker Rückhalt im Team großgeschrieben werden. Mit einem Fokus auf Nachhaltigkeit und sozialer Verantwortung bietet Nespresso nicht nur attraktive Rabatte auf Produkte, sondern auch umfassende Schulungs- und Weiterbildungsmöglichkeiten, die das persönliche Wachstum unterstützen. In einem dynamischen Umfeld hast du die Möglichkeit, deine Ideen einzubringen und aktiv an der Gestaltung des Kundenerlebnisses mitzuwirken.
Kontaktdaten:
Nespresso Deutschland GmbH Recruiting-Team
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Sr. Data Scientist (Forecasting) 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 Nespresso Deutschland GmbH 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 Sr. Data Scientist (Forecasting) 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 Sr. Data Scientist (Forecasting) bei Nespresso Deutschland GmbH gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Nespresso Deutschland GmbH 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 Nespresso Deutschland GmbH entscheidend sein!
