Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle datengestützte Entscheidungsplattformen und arbeite an innovativen Projekten.
- Unternehmen: Dynamisches Unternehmen mit einer einzigartigen, digitalen Unternehmenskultur.
- Vorteile: Spannende Aufgaben, kreative Freiräume und kontinuierliche Weiterbildung.
- Weitere Informationen: Freitags ist 'creative day' für eigene Projekte und Ideen.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft mit Daten und bringe deine Ideen in einem kreativen Umfeld ein.
- Qualifikationen: Technisches Studium und Erfahrung in Machine Learning und Datenanalyse.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 63800 - 86700 € pro Jahr.
In Ihrer Funktion als Data Scientist begleiten Sie unsere Kunden mit der Entwicklung neuer datengestützter Entscheidungsplattformen und eröffnen so den Weg in ein datengetriebenes Geschäftsmodell. Dabei wirken Sie als Experte auch in der Akquise von Projekten mit und sind Teil eines interdisziplinären Teams. Sie sind in Ihrem Spezialgebiet zentraler Ansprechpartner und konzipieren Lösungen gemeinsam mit unseren Domänen-Experten und Programmierern. Ihre Tätigkeit als Experte bei PolarAnalytics ist vielfältig und reicht von der Datenexploration, Aufbereitung von Daten und Feature Engineering bis zur Auswahl geeigneter Machine Learning Algorithmen und Verfahren.
Was Sie von uns erwarten können:
- Spannende Aufgaben, neue Herausforderungen und kreative Ansätze in Ihrem Spezialgebiet
- Einzigartige Unternehmenskultur, die auf „digital first“ und konsequenter WorkLife-Balance basiert
- Kontinuierliche, hochwertige Weiterbildungen in Ihrem Fachgebiet
- Interdisziplinär ausgerichtete Teams mit offener Kommunikation
- Jeden Freitag „creative day“ mit der Möglichkeit eigene Projekte und Ideen voran zu treiben
- Attraktives Leistungspaket, moderne Arbeitsplätze und die gemeinsame Leidenschaft, jeden Tag etwas Neues entwickeln zu können!
Was wir von Ihnen erwarten:
- Sehr gut abgeschlossenes technisches Studium, idealerweise Informatik, Mathematik, Physik oder Ingenieurswissenschaften
- Einschlägige Berufserfahrung in den Themengebieten Machine Learning, Mustererkennung, statistische Modellierung, Regression, Clustering, Classification
- Fortgeschrittene Kenntnisse in Statistik und Zeitreihenanalytik
- Erfahrung in der Nutzung von Tools zur Datenvisualisierung und Gestaltung von Dashboardkonzepten
- Grundlegende Programmiererfahrung mit Rapid Prototyping Tools wie z.B. R und/oder Python (Pandas, SciKit), sowie Java und SQL
- Ergebnisorientierte Arbeitsweise, gepaart mit Begeisterung für Innovation und Agilität, sowie sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse
Data Scientist 100% Arbeitgeber: Polaranalytics
PolarAnalytics ist ein hervorragender Arbeitgeber, der Ihnen als Data Scientist die Möglichkeit bietet, in einem dynamischen und interdisziplinären Team an innovativen datengestützten Lösungen zu arbeiten. Unsere einzigartige Unternehmenskultur fördert eine ausgewogene Work-Life-Balance und kreative Ansätze, während kontinuierliche Weiterbildung und spannende Projekte Ihre berufliche Entwicklung unterstützen. Genießen Sie moderne Arbeitsplätze und die Freiheit, eigene Ideen jeden Freitag voranzutreiben – hier können Sie täglich etwas Neues schaffen!
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Data Scientist 100% 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 Polaranalytics 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 100% 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 100% bei Polaranalytics gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Polaranalytics 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 Polaranalytics entscheidend sein!
