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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Leite innovative Data Science Projekte zur Optimierung der globalen Lieferkette.
- Arbeitgeber: On, ein führendes Unternehmen in der Sportbekleidungsbranche mit Sitz in Zürich.
- Mitarbeitervorteile: Attraktives Gehalt, flexible Arbeitszeiten und Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung.
- Andere Informationen: Dynamisches Team mit direktem Einfluss auf globale Produktbewegungen.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Lieferkette mit modernster Technologie und deinem Fachwissen.
- Gewünschte Qualifikationen: Mindestens 5 Jahre Erfahrung in Data Science, Kenntnisse in Python und SQL.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
On sucht einen Lead Data Scientist, der auf Supply Chain Forecasting spezialisiert ist, um seinem leistungsstarken Team in Zürich, Schweiz, beizutreten. Der ideale Kandidat wird über mehr als 5 Jahre Erfahrung in der Datenwissenschaft verfügen, mit Fachkenntnissen in Python und SQL sowie fortgeschrittenen Modellierungstechniken, um Vorhersagesysteme zu innovieren.
Diese Rolle umfasst das Entwerfen von Machine Learning-Pipelines, die Zusammenarbeit mit funktionsübergreifenden Teams und die kontinuierliche Forschung nach Best Practices zur Optimierung von Lieferkettenprozessen. Treten Sie einer dynamischen Umgebung bei, in der Ihre Beiträge direkte Auswirkungen auf die globale Produktbewegung haben werden.
Lead Data Scientist: Global Supply Chain Forecasting Arbeitgeber: On
Kontaktperson:
On HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Lead Data Scientist: Global Supply Chain Forecasting
✨Tipp Nummer 1
Netzwerken ist der Schlüssel! Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit Fachleuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Lass uns gemeinsam Verbindungen aufbauen und vielleicht sogar einen Insider-Tipp für die Stelle bekommen!
✨Tipp Nummer 2
Bereite dich auf technische Interviews vor! Übe deine Python- und SQL-Kenntnisse, indem du an realen Projekten arbeitest oder Online-Kurse machst. Wir können dir helfen, die besten Ressourcen zu finden, um deine Fähigkeiten aufzufrischen.
✨Tipp Nummer 3
Sei bereit, deine Erfolge zu präsentieren! Erstelle ein Portfolio, das deine besten Projekte zeigt, insbesondere solche, die sich auf Supply Chain Forecasting beziehen. Lass uns zusammenarbeiten, um deine Erfolge ins rechte Licht zu rücken.
✨Tipp Nummer 4
Bewirb dich direkt über unsere Website! Das zeigt dein Interesse und Engagement für die Position. Wir sind hier, um dir den Bewerbungsprozess so einfach wie möglich zu machen, also zögere nicht, uns bei Fragen zu kontaktieren.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Lead Data Scientist: Global Supply Chain Forecasting
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Mach deine Hausaufgaben: Bevor du deine Bewerbung abschickst, schau dir unsere Website genau an. Verstehe, was wir bei StudySmarter machen und wie du mit deinen Fähigkeiten im Bereich Supply Chain Forecasting einen Unterschied machen kannst.
Zeig deine Skills: Nutze die Gelegenheit, um deine Erfahrung in Python und SQL hervorzuheben. Erkläre, wie du diese Tools in der Vergangenheit eingesetzt hast, um innovative Lösungen zu entwickeln und wie du sie in der Rolle als Lead Data Scientist nutzen würdest.
Sei konkret: Wenn du über deine bisherigen Projekte sprichst, sei so konkret wie möglich. Nenne Beispiele für Modelle, die du entwickelt hast, und erkläre, wie sie zur Optimierung von Prozessen beigetragen haben. Das zeigt uns, dass du wirklich weißt, wovon du sprichst.
Komm direkt zu uns: Wir freuen uns darauf, deine Bewerbung über unsere Website zu erhalten. Das macht es uns einfacher, alles zu organisieren und sicherzustellen, dass deine Unterlagen die richtige Aufmerksamkeit bekommen. Also, zögere nicht und bewirb dich!
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei On vorbereitest
✨Verstehe die Branche und das Unternehmen
Informiere dich über On und deren Ansätze im Bereich Supply Chain Forecasting. Zeige, dass du die Herausforderungen und Trends in der Branche verstehst und wie deine Erfahrungen dazu passen.
✨Bereite technische Fragen vor
Erwarte Fragen zu Python, SQL und maschinellem Lernen. Übe, wie du deine bisherigen Projekte und die verwendeten Techniken klar und präzise erklären kannst. Das zeigt dein Fachwissen und deine praktische Erfahrung.
✨Zeige Teamfähigkeit
Da die Rolle die Zusammenarbeit mit verschiedenen Teams erfordert, sei bereit, Beispiele zu nennen, wie du erfolgreich in interdisziplinären Gruppen gearbeitet hast. Betone deine Kommunikationsfähigkeiten und deinen Beitrag zu gemeinsamen Zielen.
✨Frage nach den nächsten Schritten
Am Ende des Interviews solltest du nach den nächsten Schritten im Auswahlprozess fragen. Das zeigt dein Interesse an der Position und gibt dir auch die Möglichkeit, mehr über die Unternehmenskultur zu erfahren.