Data Scientist - Manager

Data Scientist - Manager

Berlin Vollzeit 63000 - 77000 € / Jahr (geschätzt) Homeoffice (teilweise)
Publicis Sapient

Auf einen Blick

  • Aufgaben: Löse komplexe Probleme mit KI und Machine Learning in verschiedenen Branchen.
  • Unternehmen: Publicis Sapient - ein innovativer Partner für digitale Transformation.
  • Vorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, flexible Arbeitszeiten und Entwicklungsmöglichkeiten.
  • Weitere Informationen: Dynamisches Umfeld mit Fokus auf Innovation und Zusammenarbeit.
  • Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft mit deinen Ideen und Lösungen im Bereich KI.
  • Qualifikationen: Mindestens 5 Jahre Erfahrung in AI/ML und starke Programmierkenntnisse in Python.

Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 63000 - 77000 € pro Jahr.

Publicis Sapient sucht einen Data Scientist, um unser Team von kreativen Denkern und Machern zu verst4ken. Sie werden Ihre probleml4sende Kreativitt nutzen, um die komplexesten und herausforderndsten Probleme unserer Kunden in verschiedenen Branchen zu l4sen. Wir haben die Mission, die Welt zu transformieren, und Sie werden entscheidend dazu beitragen, wie wir dies mit Ihren Ideen, Gedanken und L4sungen tun.

Verantwortlichkeiten

  • Partnerschaft mit Produkt- und Geschäftsteams, um Herausforderungen zu verstehen, Chancen zu identifizieren und Probleme zu formulieren, bei denen KI und maschinelles Lernen messbaren Wert liefern können.
  • Bewertung und Auswahl der geeignetsten KI-Ans2e, einschließlich LLMs, RAG-Systemen, klassischem ML oder multimodaler KI.
  • Entwurf und Aufbau von Pipelines für maschinelles Lernen, von Experimentierung und Prototyping bis hin zur Produktionsbereitstellung.
  • Entwicklung, Feinabstimmung und Optimierung von KI-Modellen (einschließlich LLMs und generativen KI-Modellen) unter Gew2hrleistung von Skalierbarkeit, Leistung und verantwortungsvollem Einsatz von KI.
  • Einrichtung und Wartung der AI/ML-Entwicklungs- und Produktionsinfrastruktur unter Nutzung bew2hrter Praktiken von MLOps (CI/CD, Monitoring, Observability, Modellversionierung).
  • Aufbau robuster Datenaufnahme-, Transformations- und Merkmalsengineering-Pipelines zur Unterst52tzung qualitativ hochwertiger KI-Anwendungen.
  • Identifizierung und Kuratierung hochgradiger Trainingsdatens2tze, Nutzung von Transferlernen und Anpassung vortrainierter Modelle an gesch52ftsspezifische Kontexte.
  • Erstellung von APIs, Integrationen und Tools, die es den Stakeholdern erm46glichen, KI-Einsichten in Echtzeitumgebungen zu operationalisieren.
  • Hilfe für Stakeholder, um KI-Ergebnisse, Einschr2nkungen und Kompromisse zu verstehen, wobei Transparenz, Interpretierbarkeit und Ausrichtung an den Gesch52ftszielen sichergestellt werden.
  • Kontinuierliche Forschung und Empfehlung neuer KI-Funktionen (LLMs, multimodale Modelle, autonome Agenten), die Produkte oder Prozesse verbessern k46nnten.

Qualifikationen

  • 5+ Jahre Erfahrung in der Gestaltung, Entwicklung und Bereitstellung von AI/ML-Produkten oder -Modellen in der Produktion.
  • Starke Programmierkenntnisse in Python.
  • Solide Erfahrung mit Datenmanipulation und ML-Tools: NumPy, Pandas, scikit-learn usw.
  • Nachgewiesene Erfahrung im Aufbau und der Feinabstimmung von Modellen mit TensorFlow, PyTorch, Keras.
  • Praktische Erfahrung mit LLMs, RAG-Systemen und Vektordatenbanken.
  • Vertrautheit mit NLP, generativer KI, Prompt Engineering, Embeddings und multimodalen Architekturen.
  • Starkes Verstndnis der Methodik der Datenwissenschaft, angewandte Statistik, ML/DL und KI-Bewertungsrahmen.
  • Erfahrung mit MLOps und cloud-nativer Entwicklung: Docker, Kubernetes, CI/CD, Feature Stores, Modellmonitoring.
  • Praktische Erfahrung mit Cloud-AI-Plattformen.
  • Starke algorithmische und probleml4sende F2higkeiten, mit der F2higkeit, End-to-End-L4sungen unter Zeitdruck zu liefern.
  • Deutschkenntnisse (mindestens C1).
  • Beratungshintergrund; Hintergrund im Energiesektor und Rohstoffen oder im Finanzdienstleistungssektor ist von Vorteil.

Zus2tzliche Informationen

  • Erfahrung in der Definition von KI- oder Datenstrategien fr Organisationen.
  • Praktische Erfahrung mit modernen KI-Tools (z.B. generative KI, Copiloten, Automatisierungsplattformen).
  • Einblick in Datenarchitektur, Datenengineering oder Produktentwicklung.
  • Nachweisliche Erfolge bei der Förderung von KI-Adoption oder Innovationsinitiativen innerhalb von Organisationen.
  • Fortgeschrittene Abschlsse in einem relevanten Bereich (z.B. Datenwissenschaft, Ingenieurwesen, Wirtschaft oder hnlich).

Was wir suchen

  • Gleichwohl im Vorstand und mit einem Datensatz wohlfühlend.
  • Ein Übersetzer zwischen geschäftlichen Ambitionen und technischer Realität.
  • Neugierig, anpassungsfähig und begeistert von der sich schnell verändernden KI-Landschaft.
  • Motiviert, über reine Datenwissenschaft hinauszugehen und breitere Problemlösungen und Innovationen zu verfolgen.

Unternehmensbeschreibung

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 kreativer Problemlösung verbinden. Vereint durch unsere Kernwerte und unseren Zweck, Menschen in der mutigen Verfolgung des Nächsten zum Gedeihen zu verhelfen, kombinieren unsere mehr als 20.000 Mitarbeiter in 53 Büros weltweit Erfahrungen in Technologie, Datenwissenschaften, Beratung und Kundenobsession, um die Geschäfte unserer Kunden durch das Design der Produkte und Dienstleistungen, die ihre Kunden wirklich schätzen, zu beschleunigen.

Data Scientist - Manager Arbeitgeber: Publicis Sapient

Publicis Sapient ist ein hervorragender Arbeitgeber, der eine inklusive Arbeitsumgebung fördert, die Vielfalt und Zusammenarbeit schätzt. Mit einem starken Fokus auf kontinuierliche Weiterbildung und Entwicklungsmöglichkeiten bietet das Unternehmen wettbewerbsfähige Vergütungspakete sowie flexible Arbeitszeiten, um eine ausgewogene Work-Life-Balance zu unterstützen. Die Mitarbeiter profitieren von umfassenden Gesundheitsleistungen, großzügigen Urlaubsregelungen und einem Wellness-Programm, was Publicis Sapient zu einem attraktiven Arbeitsplatz für Fachkräfte im Finanzdienstleistungssektor macht.

Publicis Sapient

Kontaktdaten:

Publicis Sapient Recruiting-Team

StudySmarter Expertenrat🤫

Wir sind der Meinung, dass du so Data Scientist - Manager 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 Publicis Sapient 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 - Manager mit Bravour zu bestehen

Problem-Solving Kreativität
AI und Machine Learning
Python Programmierkenntnisse
Datenmanipulation
NumPy
Pandas
scikit-learn

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 - Manager bei Publicis Sapient gut geeignet bist.

Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Publicis Sapient 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 Publicis Sapient entscheidend sein!