Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und verbessere Datenmodelle für die Energie- und Chemiebranche.
- Unternehmen: ICIS, Teil von Lexis Nexis Risk, ein globales Unternehmen mit über 30.000 Mitarbeitern.
- Vorteile: Stabiles Arbeitsumfeld, flexible Arbeitszeiten, Fitnessstudio und zusätzliche Urlaubstage.
- Weitere Informationen: Internationale Zusammenarbeit und gelegentliche Reisen zu Marktanalysen.
- Warum dieser Job: Gestalte innovative Datenlösungen und arbeite in einem dynamischen, inklusiven Team.
- Qualifikationen: Mindestens 3-5 Jahre Erfahrung in Softwareentwicklung, besonders mit Python und Cloud-Technologien.
Über ICIS
ICIS ist Teil von Lexis Nexis Risk, einer Division der RELX Group, einem FTSE 20 Unternehmen mit einem Umsatz von 12,9 Milliarden US-Dollar im Jahr 2025 und einer Mitarbeiterzahl von über 30.000 Menschen in 40 Ländern. ICIS macht einige der weltweit wichtigsten Märkte vertrauenswürdiger und vorhersehbarer, indem es Datenservices, Thought Leadership und Entscheidungstools bereitstellt. Wir existieren, um Unternehmen in den Bereichen Energie, Petrochemie und Düngemittel zu helfen, strategische Entscheidungen zu treffen, Risiken zu mindern, die Produktivität zu verbessern und neue Chancen zu nutzen.
Job Zweck
Sind Sie ein erfahrener Quant Analyst / Data Scientist im Energiemarkt? Als Quantitative Analyst bei ICIS werden Sie datengestützte Innovationen vorantreiben und unsere technische Fähigkeit ergänzen, um Data Science-Modelle und Modell-Schnittstellen in einigen der größten Branchen der Welt - Energie und Chemikalien mit globalen Lieferketten - operational zu implementieren und zu warten. Sie werden Teil eines internationalen Teams sein, das gelegentliche Reisen erfordert.
Hauptverantwortlichkeiten
- Wartung und Verbesserung von Anwendungen in Python (Dash), um den „Menschen in den Loop“ mit Data Science-Modellen zu bringen.
- Unterstützung von F&E und Betrieb datengetriebener analytischer Marktmodelle.
- Engagement mit internen Marktexperten zur Erklärung unserer Modelle und Erkenntnisse.
- Wartung und Verbesserung des Code-Basis und der Code-Struktur für operationale Modelle und Backend-Datenarchitekturen.
- Entwicklung, Test und Rollout neuer Anwendungsfunktionen und Änderungsanfragen.
- Überprüfung und Debugging von Code sowie Sicherstellung einer guten Dokumentation.
- Ermöglichung effizienter Kommunikation zwischen Teams durch schnelles Prototyping und Demos potenzieller Lösungen.
- Aktives Teilen von Wissen und Innovationsbereichen mit Ihren Kollegen.
Schlüsselqualifikationen / Erfahrungen
- Mindestens 3 bis 5 Jahre praktische Erfahrung als Softwareentwickler, vorzugsweise im Kontext von Märkten und Marktpreisen.
- Ausgezeichnete Python-Kenntnisse und Erfahrung mit Python-Paketen für Anwendungen (z. B. Dash).
- Berufliche Nutzung von Versionskontrolltools in Projekten mit mehreren Entwicklern.
- Erfahrung im Entwerfen und Verwalten containerisierter Anwendungen und Vertrautheit mit Cloud-Plattformen (z. B. AWS).
- Datenhandling- und Datenmodellierungskenntnisse sowie Erfahrung mit relationalen Datenbanken (z. B. PostgreSQL).
- Umfassende Perspektive auf den Geschäftswert von Analytik und die Fähigkeit, komplexe Themen auf angemessenem Niveau zu erklären.
- Bevorzugte frühere Erfahrungen in der Datenanalyse oder Data Science und Interesse an analytischen und Prognoseprojekten, die stark auf die Zusammenarbeit von Mensch und Maschine angewiesen sind.
Wir bieten
- Ein hochstabiles Arbeitsumfeld als Teil eines Unternehmens mit 30.000 Mitarbeitern.
- Ein dynamisches, inklusives, ehrgeiziges und engagiertes Team, das Data Science vorantreibt.
- Flexibilität, Loyalität, Empowerment und Vertrauen als Teil unserer Unternehmenskultur.
- Leistungen, z. B. Fitnessstudio, 20 Tage Arbeiten von überall und 2 zusätzliche Urlaubstage für soziales Engagement.
Wir sind ein Arbeitgeber, der Chancengleichheit bietet, und alle qualifizierten Bewerber werden ohne Rücksicht auf Rasse, Farbe, Religion, Geschlecht, nationale Herkunft, Behinderungsstatus, geschützten Veteranenstatus oder eine andere gesetzlich geschützte Eigenschaft berücksichtigt.
Senior Data Scientist (Commodity Markets) m/f/d Arbeitgeber: RELX
ICIS ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern die Möglichkeit bietet, in einem dynamischen und motivierten Team zu arbeiten. Als Student Data Scientist in Karlsruhe profitieren Sie von flexiblen Arbeitszeiten, fairer Vergütung und der Chance, aktiv an spannenden Projekten im Bereich der europäischen Strommärkte mitzuarbeiten. Zudem fördern wir Ihre persönliche und berufliche Entwicklung durch enge Zusammenarbeit mit erfahrenen Analysten und bieten Ihnen Einblicke in moderne Modellierungstechniken.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Senior Data Scientist (Commodity Markets) 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 RELX 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 Senior Data Scientist (Commodity Markets) 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 Senior Data Scientist (Commodity Markets) m/f/d bei RELX gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei RELX 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 RELX entscheidend sein!
