Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle innovative Datenmodelle und Analysen für globale Rohstoffmärkte.
- Unternehmen: ICIS, Teil der RELX Group, ein führendes Unternehmen im Bereich Datenlösungen.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, Fitnessunterstützung, 20 Tage Homeoffice und Weiterbildungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Dynamisches Team mit einer engagierten und unterstützenden Unternehmenskultur.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft von KI in Rohstoffmärkten und arbeite an bedeutenden Herausforderungen.
- Qualifikationen: Mindestens 5 Jahre Erfahrung in prädiktiver Modellierung und Teamarbeit.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 71600 - 119400 € pro Jahr.
ICIS ist Teil der Risk Solutions Group (RSG), einer Division der RELX Group, einem FTSE 20 Unternehmen mit einem Umsatz von 12,6 Milliarden US-Dollar im Jahr 2025 und über 37.000 Mitarbeitern. ICIS macht einige der weltweit wichtigsten Märkte vertrauenswürdiger und vorhersehbarer, indem es Datenservices, Thought Leadership und Entscheidungstools bereitstellt. Wir helfen Unternehmen in den Bereichen Energie, Petrochemie und Düngemittel, strategische Entscheidungen zu treffen, Risiken zu mindern, die Produktivität zu verbessern und neue Chancen zu nutzen.
Job Zweck: Sind Sie leidenschaftlich daran interessiert, Data Science, KI und Analytik anzuwenden, um komplexe Geschäftsprobleme zu lösen und Produkte zu schaffen, die Kunden lieben? Bei ICIS entwickeln wir die nächste Generation von datengestützten und KI-gestützten Lösungen für globale Rohstoffmärkte. Als Lead Data Scientist werden Sie Teil eines Teams von über 30 erfahrenen Data Scientists in unseren Analytics Hubs in Karlsruhe oder London.
In Ihrer Rolle konzentrieren Sie sich hauptsächlich auf die Erstellung marktführender prädiktiver Modelle und interaktiver Analysen für Marktgrundlagen, Preise, Angebot, Nachfrage und Handel im Kontext von Chemikalien und dem globalen Versorgungsnetz für petrochemische Rohstoffe.
- Erstellen und kontinuierliche Verbesserung analytischer Rohstoffmarktmodelle in Python.
- Leiten, Projektmanagement, Entwicklung und Bindung unseres Markierungsmodelling-Talents.
- Daten aus verschiedenen internen und externen Quellen verbinden, bereinigen und imputieren.
- Erstellen interaktiver Analysen, Planungs- und Entscheidungsunterstützungstools.
- Diskussion von Modellen mit Kunden und Übersetzung des gewonnenen Fachwissens zurück in Modelle.
- Selbstorganisierte Arbeitsweise mit eigener Projektmanagementverantwortung.
- Unterstützung anderer bei der Entwicklung von Modellen sowie praktische Implementierungen von Rahmenverbesserungen.
Wichtige Fähigkeiten/Erfahrungen:
- Mindestens 5 Jahre praktische Erfahrung in der prädiktiven Modellierung im Kontext von (Rohstoff-)Märkten oder Handel.
- Erfahrung in der Zusammenarbeit mit internen/externalen Kunden zur Identifizierung und Lösung von geschäftlichen Herausforderungen.
- Produktionsbereiter Code in Python und SQL.
- Erfahrung mit Softwareentwicklung, Modularisierung, Versionierung und Tests.
- Neugier und den Wunsch, die Welt zu verstehen.
Warum ICIS beitreten?
- Arbeiten an bedeutenden Problemen: Globale Organisationen treffen bessere Entscheidungen mithilfe von Daten, Analytik und KI.
- Die Zukunft der KI im Rohstoffmarkt gestalten.
- Zusammenarbeit mit außergewöhnlichen Menschen in einem multidisziplinären Team.
- Genießen von Unternehmensleistungen wie Unterstützung für Fitnessstudios und berufliche Entwicklungsmöglichkeiten.
ICIS setzt sich für den Aufbau eines integrativen Arbeitsplatzes ein, an dem jeder gedeihen kann. Wir begrüßen Bewerbungen von Menschen aller Hintergründe, Erfahrungen und Perspektiven.
Lead Data Scientist / Quantitative Analyst - Commodity Intelligence m/f/d in Karlsruhe Arbeitgeber: Nextens
ICIS ist ein hervorragender Arbeitgeber, der eine dynamische und inklusive Arbeitskultur fördert, in der Innovation und Zusammenarbeit im Vordergrund stehen. Als Customer Success Specialist haben Sie die Möglichkeit, in einem internationalen Umfeld zu arbeiten, das nicht nur Ihre Sprachkenntnisse schätzt, sondern auch Ihre persönliche und berufliche Entwicklung unterstützt. Mit einem klaren Fokus auf Kundenzufriedenheit und kontinuierlichem Lernen bietet ICIS Ihnen die Chance, bedeutende Beziehungen aufzubauen und einen echten Einfluss auf den Erfolg unserer Kunden zu haben.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Lead Data Scientist / Quantitative Analyst - Commodity Intelligence m/f/d in Karlsruhe 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 Nextens 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 Lead Data Scientist / Quantitative Analyst - Commodity Intelligence m/f/d in Karlsruhe 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 Lead Data Scientist / Quantitative Analyst - Commodity Intelligence m/f/d bei Nextens gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Nextens 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 Nextens entscheidend sein!
