Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle innovative Plattformen in Data Analytics, Machine Learning und KI.
- Unternehmen: Dynamisches Unternehmen im Bereich Finanzdienstleistungen und IT-Technologien.
- Vorteile: Zukunftssicheres Arbeitsumfeld, intensive Ausbildung und schnelle Aufstiegsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Flache Hierarchien und kreativer Freiraum für innovative Lösungen.
- Warum dieser Job: Arbeite an spannenden Projekten und bringe deine Ideen ein.
- Qualifikationen: Hochschulabschluss in Informatik oder verwandten Bereichen, Erfahrung mit Datenanalyse-Tools.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 55000 - 70000 € pro Jahr.
- Standorte, an denen wir nach neuen Kollegen suchen: Hannover oder Köln
- Köln (HQ), Deutschland
Ihre Aufgaben
- Entwicklung innovativer Plattformen und Technologien, insbesondere in den Bereichen Data Analytics, Machine Learning und Artificial Intelligence.
- Entwicklung von Empfehlungsmaschinen, Web- und Text-Data Mining unter Verwendung von Natural Language Understanding-Modellen, Anwendung von Algorithmen und Tools zur Netzwerk- und Graphenanalyse, Deep Neural Network Learning.
- End-to-End-Design und -Implementierung von Data Analytics-Systemen; dazu gehören Datenerfassung, Requirements Engineering und Spezifikation sowie das Design von technischen Lösungen auf der Grundlage von Geschäftsanforderungen.
- Entwicklung von ETL-Pipelines für große komplexe Datensätze und Verarbeitung strukturierter und unstrukturierter Daten mit Spark, Hive, Kafka, Flume, Oozie usw.
- Prototyping und Implementierung von massiv skalierten Data Analytics-Lösungen auf der Grundlage von Big Data-Tools (Hadoop, Spark, HIVE / Impala, SQL, H2O, Python und R).
- Arbeiten mit Cloud-Plattformen (Amazon Web Services, Microsoft Azure oder Google Cloud Platform).
- Entwicklung von Event-Streaming-Lösungen in einer Container-basierten Umgebung.
Dein Profil
- Hochschulabschluss in Informatik, Informationssystemen oder gleichwertiger Abschluss in Informatik, Statistik, Operations Research, Bioinformatik, Mathematik oder Physik.
- Fundierte Erfahrung im Umgang mit gängigen Tools zur Transformation und Analyse von Daten (strukturiert und unstrukturiert).
- Erste Erfahrungen mit Cloud Computing, Event Streaming und Container-basierten Lösungen.
- Lösungsorientierter Ansatz und Implementierung Ihrer Lösung für unsere Kunden.
- Proaktivität, Teamfähigkeit, starke Kommunikationsfähigkeiten, Belastbarkeit, eine unabhängige, analytische und konzeptionelle Vorgehensweise zeichnen Sie aus.
- Die Fähigkeit, Kunden oder Kollegen komplexe technische Strukturen und Sachverhalte zu erklären.
- Sehr gute Beherrschung der deutschen und englischen Sprache in Wort und Schrift.
- Mobilität und Flexibilität, um beim Kunden vor Ort zu arbeiten, sind Teil unseres Jobs.
Wir geben unser Bestes, um Reisen und Arbeiten bei Ihnen vor Ort oder vom Home Office aus so zu vereinbaren, dass es für Sie gut passt.
wir bieten dir
- Ein abwechslungsreiches und zukunftssicheres Arbeitsumfeld mit einem hohen Maß an Verantwortung.
- Die Chance, an einem der anspruchsvollsten und wichtigsten Projekte im Bereich Finanzdienstleistungen und IT-Technologien zu arbeiten.
- Ein Arbeitsumfeld, das auf gutem Teamgeist, Flexibilität und Respekt beruht.
- Ein breites Spektrum an Aufgaben und abwechslungsreichen Tätigkeiten.
- Intensive Ausbildung und Unterstützung durch erfahrene Mentoren.
- Attraktive und individuelle Ausbildungsmöglichkeiten für unsere Mitarbeiter in den Bereichen Data Science, Data Engineering Software Development und Project Management.
- Schnelle Aufstiegsmöglichkeiten in einem jungen und dynamischen Unternehmen.
- Flache Hierarchien und viel Raum für innovative Ideen sowie kreative Möglichkeiten sind Teil unserer Unternehmenskultur.
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Data Analysis / Data Engineering / Data Science (M/F/D) Arbeitgeber: QIMIA GmbH
Unser Unternehmen bietet Ihnen ein inspirierendes Arbeitsumfeld in Hannover oder Köln, wo Sie an innovativen Projekten im Bereich Data Analytics und Machine Learning arbeiten können. Wir fördern eine Kultur des Teamgeists und der Flexibilität, bieten individuelle Weiterbildungsmöglichkeiten und schnelle Aufstiegschancen in einem dynamischen Umfeld. Mit flachen Hierarchien und Raum für kreative Ideen sind wir bestrebt, Ihre berufliche Entwicklung zu unterstützen und Ihnen die Verantwortung zu geben, die Sie verdienen.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Data Analysis / Data Engineering / Data Science (M/F/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 QIMIA GmbH 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 Analysis / Data Engineering / Data Science (M/F/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 Data Analysis / Data Engineering / Data Science (M/F/D) bei QIMIA GmbH gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei QIMIA GmbH 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 QIMIA GmbH entscheidend sein!
