Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle innovative Modelle und Analytik-Pipelines für die E-Mobilität.
- Unternehmen: Qwello, ein Unternehmen, das die Ladeinfrastruktur revolutioniert.
- Vorteile: Flexible Arbeitszeiten, 30 Urlaubstage und internationale Team-Events.
- Weitere Informationen: Flache Hierarchien und ein dynamisches, diverses Team von über 30 Nationalitäten.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der E-Mobilität und trage zur Nachhaltigkeit bei.
- Qualifikationen: Erfahrung in der Entwicklung von ML-Modellen und ausgezeichnete Kommunikationsfähigkeiten.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 45000 - 65000 € pro Jahr.
Our mission at Qwello is to revolutionize the charging industry, we are committed to turn the world from combustion to electric. We design, build and operate charging infrastructure for the public space. We excel in simplicity, user focus and engineering excellence. We value diversity of thought, background and approaches and foster a culture of belonging. We understand that the best products are built by excellent teams, not individual superstars. Be part of shaping the E-mobility of the future! ⚡
The goal of the data team is to get the insights from our data to the right people and tools at the right time. As a Data Scientist for our growing DATA team you go one step further and create models that allow us to predict behavior and desired values. You are working with the other engineering teams but also with various business units to understand requirements for predictive models for advanced features in our area. You also build, train and evaluate these models with help of your colleagues in your team. You own your work end to end and therefore also evaluate the performance of your work in the field and then improve them based on this feedback.
You will be a key player in supporting strategic business and technical decisions and to foster profitability and innovation across the company. You are primarily responsible for innovative models and pipelines. But you are much more than the data person: You enable the next steps in charging the ever growing number of EVs in our cities more efficiently and without adding to grid overload. And by that you actively help to transform the world we live in to be more sustainable and less polluted.
Your Responsibilities 🚀
- Requirements engineering / ideation as part of the team, but also on your own
- Design, implement and maintain both models (ML & Statistical) and analytics pipelines tailored to the needs of both technical and business oriented stakeholders
- Own the solution of open-ended ambiguous problems by singling out and execute the best viable approaches
- Design experiments to test new features, pricing schemas, discover new business opportunities
- Design, implement and test prototypes of data-driven products
- Communicate relevant KPIs and results to cross-functional teams
- Proactively share knowledge and experience with the team
Your Profile ✨
- Great communication skills. You are able to present complicated solutions to non-technical audiences in a simple and logical way. Seriously, the non-techies have to understand you too.
- Proven experience designing and developing ML models
- Experience designing and developing statistical models and frameworks with proven impact
- Expert level statistical modeling skills, including time-series modelling and forcasting
- Solid experience with Python and the typical data libraries and tools.
- A make-it-happen attitude, helping the team to deliver on changing the world from combustion to electric
- Ability to self-organise in an environment of changing priorities; willingness to work on multiple tasks/content switching
- Fluency in English, German language knowledge is a plus
Your Benefits 🪴
- Flat hierarchies with an efficient decision-making processes without red tape
- The opportunity to play a key role in shaping the mobility revolution.
- Be part of an international and dynamic team of more than 30 nationalities.
- Enjoy a remote-friendly environment with flexible options, you choose whether to work entirely from home, in one of our offices or a mix that suits you and you have the possibility of workation within the EU, plus 30 vacation days.
- Regular company and team events outside of the office to disconnect from our computers and reconnect with colleagues on hikes, mountain e-bike tours, offsites and more.
- Personal and professional development through in-house lunch & learn sessions, collaborative coding challenge discussions, as well as externally provided training, courses and conferences.
Data Scientist Arbeitgeber: Qwello
Qwello ist ein hervorragender Arbeitgeber, der sich der Revolutionierung der Ladeinfrastruktur für Elektrofahrzeuge verschrieben hat. Mit flachen Hierarchien und einem dynamischen, internationalen Team bietet das Unternehmen nicht nur flexible Arbeitsmodelle und 30 Urlaubstage, sondern auch zahlreiche Möglichkeiten zur persönlichen und beruflichen Weiterentwicklung. Die inklusive Unternehmenskultur fördert Vielfalt und Chancengleichheit, sodass jeder Mitarbeiter die Möglichkeit hat, aktiv zur nachhaltigen Mobilität der Zukunft beizutragen.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Data Scientist 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 Qwello 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 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 bei Qwello gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Qwello 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 Qwello entscheidend sein!
