Auf einen Blick
- Aufgaben: Leite spannende Projekte im Bereich Daten und KI in großen Unternehmen.
- Unternehmen: Innovatives Unternehmen mit einer offenen und transparenten Kultur.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, 6 Wochen Urlaub, flexible Arbeitsmodelle und Weiterbildungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Moderne Arbeitsplätze in Bern und Zürich sowie Homeoffice-Optionen.
- Warum dieser Job: Gestalte die digitale Zukunft und arbeite an bedeutenden Transformationen.
- Qualifikationen: Erfahrung im Projektmanagement und starke Kommunikationsfähigkeiten.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 130000 - 145000 € pro Jahr.
Projektmanagement-Zertifizierung (z.B. IPMA oder PMP) von Vorteil.
Mehrjährige Erfahrung in der Leitung von Projekten oder Programmen im Transformationsumfeld großer Unternehmen, idealerweise im Kontext von Digitalisierung sowie Data.
Fähigkeit, Themen aktiv voranzutreiben und gemeinsam im Team nachhaltige Wirkung zu erzielen.
Starke Kommunikationsfähigkeiten sowie ausgewiesene Kompetenz im Stakeholder-Management; hohe Begeisterung für Daten, Künstliche Intelligenz, Menschen und Veränderung.
Verhandlungssichere Deutschkenntnisse (mündlich und schriftlich), gute Englischkenntnisse; Französischkenntnisse von Vorteil.
Lohngleichheit: Offenheit und Transparenz gehören zu unserer Kultur – auch beim Lohn. Deshalb geben wir bei Stelleninseraten die Lohnrange an. Damit setzen wir ein klares Zeichen für Lohngleichheit: Gleichwertige Arbeit wird bei uns im gleichen Rahmen entlöhnt und gemäß der Lohnsystematik von PostFinance fair festgelegt. Für diese Stelle liegt der Jahreslohn bei einem 100%-Pensum zwischen CHF 130'000 und 145'000. Der konkrete Lohn richtet sich nach deinem Profil und deiner Erfahrung und kann je nach Ausprägung leicht unter oder über dieser Bandbreite liegen.
Darum startest du mit uns Zeit für Erholung: 6 Wochen Ferien sowie die Möglichkeit für unbezahlten Urlaub.
Flexible Arbeitsmodelle: Teilzeit, Job- und Topsharing.
Individuelle Entwicklung: Vielfältiges Aus- und Weiterbildungsangebot sowie temporäre Stellenwechsel und Stages.
Senior Specialist Data & AI Literacy (w/m/d) Arbeitgeber: PostFinance AG
PostFinance ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern eine transparente und faire Vergütung sowie eine offene Unternehmenskultur bietet. Mit flexiblen Arbeitsmodellen, umfangreichen Weiterbildungsmöglichkeiten und modernen Arbeitsplätzen in Bern und Zürich fördert das Unternehmen die persönliche und berufliche Entwicklung seiner Mitarbeiter und schafft ein inspirierendes Umfeld für Innovation und Zusammenarbeit im Bereich Daten und Künstliche Intelligenz.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Senior Specialist Data & AI Literacy (w/m/d) 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 PostFinance AG 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 Specialist Data & AI Literacy (w/m/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 Specialist Data & AI Literacy (w/m/d) bei PostFinance AG gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei PostFinance AG 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 PostFinance AG entscheidend sein!
