Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und wende ML-Modelle für Vertriebsanalysen an.
- Unternehmen: Innovatives Unternehmen im Bereich Data Science mit Fokus auf Sales.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, flexible Arbeitszeiten, Homeoffice und Gesundheitsmanagement.
- Weitere Informationen: Mentoring-Möglichkeiten und Karriereentwicklung in einem dynamischen Umfeld.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft des Vertriebs mit KI-gestützten Lösungen.
- Qualifikationen: Erfahrung in Data Science, Python und SQL erforderlich.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 100000 - 100000 € pro Jahr.
Für einen unserer Klienten suchen wir zum nächstmöglichen Zeitpunkt einen Senior Data Scientist Sales Data Hub
(m/w/d).
- Aufgabenbereiche
- Du entwickelst und wendest eigenständig statistische und ML-basierte Modelle an (z. b.
Regressionsmodelle, Zeitreihenanalysen, Klassifikation, Clustering) für vertriebsrelevante Fragestellungen wie Pipeline-Forecasting, Churn-Prediction oder Lead Scoring.
- Du entwickelst und betreust Data-Science- und AI-Lösungen in Python/SQL (auf Azure und Snowflake) – vom Proof of Concept bis zum produktiven Einsatz im Sales-Kontext.
- Du übernimmst die Verantwortung für die eigenständige Analyse großer Vertriebsdatenmengen und leitest konkrete Handlungsempfehlungen für deine Sales-Stakeholder ab.
- Du steuerst die enge Zusammenarbeit mit Data Engineers und Data Analysts und entwickelst gemeinsam KPIs, Dashboards und Reportings weiter.
- Du bereitest komplexe Daten verständlich auf und nutzt adressatengerechtes Data Storytelling.
- Du unterstützt bei der Sicherstellung der Datenqualität und validierst Modell-Inputs in enger Abstimmung mit Data Governance.
- Du begleitest und unterstützt andere Data Scientists, motivierst sie, neue Wege zu gehen, und förderst ihre fachliche Weiterentwicklung.
- Du erkennst proaktiv Optimierungspotenziale und entwickelst neue Use Cases für KI- und Analytics-Lösungen im Vertrieb.
- Du erstellst und präsentierst selbsterklärende Präsentationen für unterschiedliche Zielgruppen, inklusive Management, und übersetzt analytische Ergebnisse in klare Business Insights.
- Du entwickelst eigenständig innovative Lösungen mit cloudbasierten Tools (v. a. Python im Prototyping), die einen konkreten Mehrwert schaffen.
- Dein Profil
- Du bringst mehrjährige Erfahrung in Data Science & Machine Learning mit, inklusive sicherem Umgang mit statistischen Methoden, Regressionsmodellen, Zeitreihenanalysen sowie klassischen ML‑und modernen KI‑Algorithmen.
- Du beherrschst Python und SQL auf sehr hohem Niveau und entwickelst eigenständig neue, wertschöpfende Lösungen in einer cloudbasierten Umgebung – inklusive Gen AI‑Use Cases wie LLMs, RAG‑Systeme oder „Talk‑to‑your‑Data“-Interfaces.
- Du hast fundierte Erfahrung im Aufbau robuster End‑to‑End‑ML‑Pipelines und in der Implementierung von MLOps‑Standards (z. b. CI/CD, Model Registry, Monitoring).
- Im Sales Data Hub übernimmst du fachliche Verantwortung für Vorhersagemodelle, Churn Modelle etc. und treibst Proof-of Concepts von neuen Modellen
- Idealerweise verfügst du über Erfahrung im Umgang mit Vertriebsprozessen, CRM-Daten und relevanten Sales KPIs sowie im Umgang mit SAP und Power BI.
- Du überzeugst durch starke kommunikative und kollaborative Fähigkeiten, starke Selbstständigkeit und hohe Zuverlässigkeit, präsentierst komplexe Analysen verständlich und unterstützt als Mentor aktiv die Weiterentwicklung anderer Data Scientist
- Du bist sicher in der Kommunikation auf Deutsch und Englisch.
Benefits
- vermögenswirksame Leistungen, betriebliches Gesundheitsmanagement, Jobrad, vergünstigte Konditionen im Fitnessstudio
- Gleitzeit und Homeoffice-Optionen (40% remote) unterstützen deine Work-Life-Balance
- familienfreundliche Arbeitszeitmodelle
- eine strukturierte Einarbeitung sowie die Bereitschaft zur persönlichen Weiterentwicklung wird ausdrücklich gewünscht und gefördert
- #J-18808-Ljbffr
Senior Data Scientist Sales Data Hub (m/w/d) Arbeitgeber: Palantec
Als Produktmanager (m/w/d) im Bereich Gewerbe und Komposit bieten wir Ihnen die Möglichkeit, in einem dynamischen Umfeld zu arbeiten, das von Innovation und Teamarbeit geprägt ist. Unsere flexible Arbeitszeitgestaltung und die Option auf 60% Remote-Arbeit ermöglichen eine ausgewogene Work-Life-Balance, während Sie durch individuelle Weiterbildungsmöglichkeiten und kurze Entscheidungswege aktiv an der Weiterentwicklung unseres Produktportfolios mitwirken können. Genießen Sie zudem 30 Tage Urlaub sowie zusätzliche freie Tage und profitieren Sie von attraktiven Zusatzleistungen wie JobRad und betrieblicher Altersvorsorge.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Senior Data Scientist Sales Data Hub (m/w/d) 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 Palantec 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 Senior Data Scientist Sales Data Hub (m/w/d) 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 Senior Data Scientist Sales Data Hub (m/w/d) bei Palantec gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Palantec 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 Palantec entscheidend sein!
