Auf einen Blick
- Aufgaben: Leite datengetriebene Projekte und präsentiere Ergebnisse an Kunden.
- Unternehmen: Weltweit führende Unternehmensberatung mit starkem Fokus auf Daten und Analytik.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, hybrides Arbeiten und Entwicklungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Reiseanteil von 50% und hervorragende Karrierechancen.
- Warum dieser Job: Arbeite an spannenden Projekten in einem dynamischen Team und mache einen echten Unterschied.
- Qualifikationen: Erfahrung mit Datenanalyse und Modellierung, idealerweise im Consulting oder Finanzsektor.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 50000 - 120000 € pro Jahr.
Wir sind mit einer der weltweit anerkanntesten Unternehmensberatungen verbunden – einem Unternehmen, das konstant unter den Top 5 weltweit eingestuft wird, mit tiefen Wurzeln im Finanzdienstleistungssektor und einer schnell wachsenden Data & Analytics-Praxis, die in ganz Europa tätig ist.
Projekte umfassen Finanzdienstleistungen, Klima & Nachhaltigkeit, Energie, Einzelhandel und Transport.
Was Sie typischerweise verwenden werden:
- Sprachen: Python, R, SQL, SAS, SPSS
- Datenplattformen: Databricks, Snowflake, PostgreSQL, Spark
- Werkzeuge: Git, dbt, Airflow, Docker
Was Sie tun werden:
- Leitung datengetriebener Projekte von Anfang bis Ende – Hypothesenentwicklung, Datensammlung, Modellerstellung und Lieferung
- Aufbereitung von Erkenntnissen und Präsentation der Ergebnisse vor leitenden Kundenvertretern
- Coaching und Entwicklung von Junior-Teammitgliedern
- Reisen zu etwa 50% der Zeit, aufgeteilt zwischen Kundeneinsatz und remote – individuelle Bedürfnisse werden berücksichtigt
- Direkte Zusammenarbeit mit Kunden-Teams, um hohe Standards zu liefern
Was wir suchen:
- Ein Abschluss in Mathematik, Statistik, Physik, Informatik, Data Science oder Ingenieurwesen – Master oder PhD sind üblich, aber nicht erforderlich
- 3–8+ Jahre Erfahrung mit realen, unordentlichen Daten und dem Versand von Modellen, die verwendet werden
- Erfahrung in der Beratung, im Top-Banking oder in einer spezialisierten Finanzinstitution
- Sie können erklären, was Ihr Modell tut und warum es wichtig ist, jemandem, der es nicht gebaut hat
- Fließendes Englisch; zusätzliche europäische Sprachen von Vorteil
Data Scientist Arbeitgeber: Oliver Bernard
Als führendes globales Managementberatungsunternehmen bietet unser Kunde eine dynamische und unterstützende Arbeitsumgebung in Berlin, die auf Innovation und Teamarbeit setzt. Mitarbeiter profitieren von flexiblen Arbeitsmodellen, umfangreichen Weiterbildungsmöglichkeiten und der Chance, an bedeutenden Transformationsprojekten zu arbeiten, die echte Auswirkungen haben. Hier wird nicht nur Wert auf Ergebnisse gelegt, sondern auch auf die persönliche und berufliche Entwicklung jedes Einzelnen, was diese Position besonders attraktiv macht.
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 Oliver Bernard 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 Oliver Bernard gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Oliver Bernard 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 Oliver Bernard entscheidend sein!
