Auf einen Blick
- Aufgaben: Leite spannende Data-Science-Projekte und berate Fachbereiche bei KI-Aktivitäten.
- Unternehmen: Innovatives Unternehmen mit offener Kultur und flachen Hierarchien.
- Vorteile: Flexible Arbeitszeiten, exzellente Entwicklungsmöglichkeiten und ein tolles Betriebsklima.
- Weitere Informationen: Werde Teil eines dynamischen Teams und gestalte die Zukunft der KI mit.
- Warum dieser Job: Nutze deine analytischen Fähigkeiten und mache einen echten Unterschied in der Datenanalyse.
- Qualifikationen: Erste Erfahrung in Data Science und Programmierkenntnisse in Python.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 45000 - 65000 € pro Jahr.
Vollzeit / Teilzeit / Freelance
Freie Wahl des Arbeitsplatzes. Office / Hybrid / Remote
Sie übernehmen die Projektleitung von einem oder mehreren Data-Science Projekten und sind hierbei für die Einhaltung von Qualitäts-, Budget- und Meilensteinzielen verantwortlich.
Sie beraten und coachen die Fachbereiche im Geschäftsbereich bei ihren KI-Aktivitäten im gesamten Projekt- und Softwarelebenszyklus (Ideenfindung, Umsetzung, Skalierung, Betrieb etc.).
Sie analysieren große Datenmengen mit state-of-the-art Data Science Methoden sowie Classification, Clustering und Pattern Search.
Ihre Ergebnisse stellen Sie regelmäßig bei Kunden und dem internen Management vor.
Idealerweise verfügen Sie über erste praktische Berufserfahrung und Programmierkenntnisse in Python mit Erfahrungen im Data Mining und Machine Learning.
Ihre Arbeitsweise ist analytisch, lösungsorientiert und selbständig.
Benefits:
- Offene Unternehmenskultur und kurze Entscheidungswege durch flache Hierarchien
- Verantwortungsvolle Aufgaben mit interessanten Perspektiven und exzellenten Weiterentwicklungsmöglichkeiten
- Flexible Arbeitszeiten
- Ausgezeichnetes Betriebsklima mit hoher Mitarbeiterzufriedenheit
Bewerben Sie sich jetzt per Email oder LinkedIn und werden Sie Teil unseres Teams!
Mit Ihrer Ambition. Mit Ihrer Herausforderung. Mit Ihrer Entscheidung, den nächsten Schritt zu gehen.
Data Science (m/w/d) Arbeitgeber: RaaS GmbH
Unser Unternehmen bietet eine offene Unternehmenskultur mit flachen Hierarchien, die es Ihnen ermöglicht, Verantwortung zu übernehmen und Ihre Ideen in einem dynamischen Umfeld einzubringen. Mit flexiblen Arbeitszeiten und der Möglichkeit, remote oder hybrid zu arbeiten, fördern wir eine ausgewogene Work-Life-Balance und unterstützen Ihre persönliche und berufliche Weiterentwicklung durch spannende Projekte im Bereich Data Science. Werden Sie Teil eines Teams, das Wert auf hohe Mitarbeiterzufriedenheit legt und innovative Lösungen im Bereich Künstliche Intelligenz vorantreibt.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Data Science (m/w/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 RaaS 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 Science (m/w/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 Science (m/w/d) bei RaaS GmbH gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei RaaS 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 RaaS GmbH entscheidend sein!
