Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle KI- und Machine Learning-Lösungen zur Generierung von Geschäftseinblicken.
- Arbeitgeber: Publicis Sapient, ein Partner für digitale Transformation mit innovativer Kultur.
- Mitarbeitervorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, Gesundheitsleistungen, flexible Arbeitszeiten und Weiterbildungsmöglichkeiten.
- Andere Informationen: Inklusives Arbeitsumfeld mit vielfältigen Entwicklungsmöglichkeiten.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft mit KI und Machine Learning und mache einen echten Unterschied.
- Gewünschte Qualifikationen: Erfahrung in KI, Machine Learning und Datenengineering erforderlich.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 65000 - 85000 € pro Jahr.
Als Manager Data Science entwerfen und implementieren Sie KI- und Machine-Learning-Lösungen, um Geschäftseinblicke zu generieren und Innovationen für Kunden zu unterstützen. Sie bauen und pflegen skalierbare Datenpipelines, arbeiten mit komplexen Datensätzen und entwickeln sowie implementieren prädiktive Modelle. Sie arbeiten mit funktionsübergreifenden Teams zusammen, um skalierbare, datengestützte Lösungen mit messbarem Einfluss zu liefern.
Verantwortlichkeiten
- Entwerfen und Implementieren von KI- und Machine-Learning-Lösungen über den gesamten Lebenszyklus, von der Problemdefinition bis zur Bereitstellung, unter Gewährleistung der Übereinstimmung mit den Unternehmenszielen.
- Entwickeln, Bauen und Optimieren von Datenpipelines und ETL-Workflows, um eine zuverlässige, produktionsgerechte Datenverfügbarkeit für Analysen und ML-Workloads sicherzustellen.
- Entwickeln fortschrittlicher Machine-Learning-Modelle, prädiktiver Analyselösungen und KI-gesteuerter Ansätze zur Bewältigung komplexer geschäftlicher Herausforderungen.
- Zusammenarbeiten mit funktionsübergreifenden Teams zur Integration von KI-Funktionen in digitale Produkte und Dienstleistungen.
- Bewerten und Anwenden neuer KI-Technologien und -Methoden, um innovative und zukunftsfähige Data-Science-Lösungen bei Publicis Sapient zu liefern.
- Sicherstellen der Einhaltung von Best Practices in der Datenverwaltung, Modellbereitstellung und KI-Ethischen Richtlinien zur Unterstützung einer verantwortungsvollen und konformen KI-Nutzung.
- Mit Stakeholdern kommunizieren, um den Wert von KI und Machine Learning zu vermitteln und informierte, datengestützte Entscheidungen zu ermöglichen.
- Teammitglieder unterstützen und betreuen, Wissen teilen und eine Kultur des kontinuierlichen Lernens und der Innovation fördern.
Qualifikationen
- Starke berufliche Erfahrung in KI, Machine Learning und Datenengineering mit nachweisbaren Erfolgen bei der Bereitstellung von KI-gesteuerten Lösungen.
- Expertise in Machine-Learning-Frameworks wie TensorFlow, PyTorch und scikit-learn sowie Erfahrung mit cloudbasierten KI-Plattformen (z.B. AWS, GCP, Azure).
- Erfahrung in der Entwicklung und Bereitstellung von KI-Modellen, einschließlich natürlicher Sprachverarbeitung (NLP), Computer Vision und Deep-Learning-Techniken.
- Solides Verständnis von MLOps-Praktiken, einschließlich Modellbereitstellung, Überwachung und Lebenszyklusmanagement sowie KI-Governance-Rahmen.
- Starkes Wissen über KI-Ethische Richtlinien, Fairness und Interpretierbarkeit zur Gewährleistung einer verantwortungsvollen und konformen KI-Implementierung.
- Ausgezeichnete analytische Fähigkeiten und Stakeholder-Management-Fähigkeiten mit der Fähigkeit, effektiv zwischen Geschäfts- und Technikpublikum zu kommunizieren.
- Fließende Deutsch- und Englischkenntnisse auf Geschäftsniveau (C1/C2).
Setzen Sie sich ab mit
- Fortgeschrittenem akademischen Abschluss (z.B. Master oder PhD) in Informatik, Ingenieurwesen oder einem verwandten Bereich.
- Starkem Verständnis von Konzepten des Datenengineerings, einschließlich Datenpipelines und Big-Data-Technologien wie Spark, Hadoop, SQL und NoSQL.
- Erfahrung in der KI-gesteuerten Produktentwicklung und digitalen Transformationsinitiativen.
- Relevanten Zertifizierungen in KI, Machine Learning oder Cloud-Computing (z.B. AWS Certified Machine Learning – Specialty, Google Professional Machine Learning Engineer).
Zusätzliche Informationen
- Ein inklusiver Arbeitsplatz, der Vielfalt und Zusammenarbeit fördert.
- Zugang zu kontinuierlichen Lern- und Entwicklungsmöglichkeiten.
- Wettbewerbsfähiges Vergütungs- und Leistungspaket.
- Flexibilität zur Unterstützung der Work-Life-Balance.
- Umfassende Gesundheitsleistungen für Sie und Ihre Familie.
- Großzügiger bezahlter Urlaub und Feiertage.
- Wellness-Programm und Mitarbeiterunterstützung.
Im Rahmen unseres Engagements für eine inklusive und vielfältige Belegschaft verpflichtet sich Publicis Sapient zur Chancengleichheit ohne Rücksicht auf Rasse, Hautfarbe, nationale Herkunft, Ethnie, Geschlecht, geschützten Veteranenstatus, Behinderung, sexuelle Orientierung, Geschlechtsidentität oder Religion. Wir sind auch verpflichtet, angemessene Vorkehrungen für qualifizierte Personen mit Behinderungen und behinderten Veteranen in unseren Bewerbungsverfahren zu treffen.
Publicis Sapient ist ein Partner für digitale Transformation, der etablierten Organisationen hilft, ihren zukünftigen, digital unterstützten Zustand zu erreichen, sowohl in der Art und Weise, wie sie arbeiten, als auch in der Art und Weise, wie sie ihre Kunden bedienen. Wir helfen, Werte durch eine Start-up-Mentalität und moderne Methoden freizusetzen, indem wir Strategie, Beratung und Kundenerfahrung mit agiler Technik und kreativen Problemlösungen verbinden.
Data Science - Manager - Consumer Products Arbeitgeber: Publicis Sapient
Kontaktperson:
Publicis Sapient HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Data Science - Manager - Consumer Products
✨Tipp Nummer 1
Netzwerken ist der Schlüssel! Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit Fachleuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Lass uns wissen, wenn du Hilfe beim Networking brauchst!
✨Tipp Nummer 2
Bereite dich auf Vorstellungsgespräche vor, indem du häufige Fragen und technische Herausforderungen übst. Wir können dir helfen, die besten Ressourcen zu finden, um dich optimal vorzubereiten.
✨Tipp Nummer 3
Zeige deine Projekte! Erstelle ein Portfolio oder eine GitHub-Seite, um deine Fähigkeiten und Erfahrungen zu präsentieren. Das macht einen großen Eindruck auf potenzielle Arbeitgeber.
✨Tipp Nummer 4
Bewirb dich direkt über unsere Website! So hast du die besten Chancen, gesehen zu werden. Wir freuen uns darauf, von dir zu hören und dich auf deinem Weg zu unterstützen!
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Data Science - Manager - Consumer Products
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Sei authentisch!: Wenn du deine Bewerbung schreibst, sei einfach du selbst. Zeig uns, wer du bist und was dich motiviert, bei StudySmarter zu arbeiten. Authentizität kommt immer gut an!
Betone deine Erfahrungen: Stell sicher, dass du deine relevanten Erfahrungen im Bereich KI und Machine Learning klar hervorhebst. Wir suchen nach konkreten Beispielen, wie du in der Vergangenheit innovative Lösungen entwickelt hast.
Verstehe die Rolle: Nimm dir Zeit, um die Stellenbeschreibung genau zu lesen. Zeig uns, dass du die Anforderungen verstehst und wie deine Fähigkeiten perfekt zu den Aufgaben passen, die wir dir anvertrauen möchten.
Bewirb dich über unsere Website: Wir empfehlen dir, deine Bewerbung direkt über unsere Website einzureichen. So stellst du sicher, dass alles reibungslos läuft und wir deine Unterlagen schnellstmöglich bearbeiten können.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Publicis Sapient vorbereitest
✨Verstehe die Rolle und das Unternehmen
Mach dich mit der Stellenbeschreibung und den Zielen des Unternehmens vertraut. Überlege dir, wie deine Erfahrungen und Fähigkeiten zu den Anforderungen passen. Das zeigt, dass du wirklich interessiert bist und die Bedürfnisse des Unternehmens verstehst.
✨Bereite konkrete Beispiele vor
Denke an spezifische Projekte oder Herausforderungen, die du in der Vergangenheit gemeistert hast, insbesondere im Bereich KI und maschinelles Lernen. Sei bereit, diese Beispiele zu teilen und zu erklären, wie sie zur Lösung von Problemen beigetragen haben.
✨Technisches Wissen auffrischen
Stelle sicher, dass du mit den gängigen Frameworks und Technologien, die in der Stellenbeschreibung erwähnt werden, vertraut bist. Übe eventuell einige technische Fragen oder Szenarien, die während des Interviews aufkommen könnten, um dein Wissen zu demonstrieren.
✨Fragen stellen
Bereite einige Fragen vor, die du dem Interviewer stellen kannst. Das zeigt dein Interesse und hilft dir, mehr über die Unternehmenskultur und die Erwartungen an die Rolle zu erfahren. Fragen zu Teamdynamik oder aktuellen Projekten sind immer gut!