Auf einen Blick
- Aufgaben: Betreue spannende Datenprojekte und entwickle innovative Machine-Learning-Modelle.
- Unternehmen: Senacor, ein innovatives Unternehmen mit flexibler Arbeitskultur.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, individuelle Weiterbildung und flexible Arbeitszeiten.
- Weitere Informationen: Hybrides Arbeiten im DACH-Raum und tolle Karrierechancen.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Datenanalyse und arbeite an herausfordernden Projekten.
- Qualifikationen: Erfahrung in Data Science, Programmierkenntnisse in Python und Teamfähigkeit.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Über Senacor
Deine Leidenschaft sind innovative Technologien und fortschrittliche Datenanalysen? Als Data Scientist bei Senacor nutzt du nicht nur statistische Methoden: Du entwickelst datengetriebene Modelle und Algorithmen, analysierst komplexe Datensätze und suchst exzellente Lösungen für datenintensive Herausforderungen mit modernen Tools und Technologien. Individuelles Coaching auf Augenhöhe, flexible Arbeitszeitgestaltung und Team Spirit. Darauf legen wir Wert. Wir haben Büros in Berlin, Bonn, Frankfurt, Hamburg, München, Nürnberg, Wien und Zürich. Aufgrund unserer hybriden Arbeitsmodelle kannst du aber auch von jedem anderen Ort im DACH-Raum arbeiten.
Deine Aufgaben:
- Du betreust unsere Kunden bei ihren Datenprojekten – von der Konzeption bis hin zur Implementierung.
- Du analysierst, visualisierst und interpretierst komplexe Daten, um relevante Erkenntnisse zu identifizieren.
- Du bist verantwortlich für die Gewährleistung der Datenqualität durch effektive Datenaufbereitung/-manipulation (Pandas, NumPy), Datenvisualisierung (Tableau, Matplotlib, Seaborn), sowie der Verarbeitung verschiedener Datenformate (Tabellen, Bilder, Text, Graphen).
- Du entwirfst und implementierst Machine-Learning-Modelle zur Lösung komplexer Probleme, wobei du geeignete Algorithmen auswählst und anpasst.
- Du arbeitest eng mit deinem Team zusammen und coachst dabei jüngere Teammitglieder.
Dein Profil:
- Du hast ein abgeschlossenes Studium in den Bereichen Wirtschaftswissenschaften, Physik, Mathematik oder einer vergleichbaren Fachrichtung.
- Du hast mindestens 3-5 Jahre praktische Erfahrung im Bereich Data Science oder verwandten Feldern.
- Du bist sicher in der Aufbereitung, Analyse, Manipulation sowie Visualisierung von Daten und verfügst über Programmierkenntnisse (Python) und Erfahrung mit SQL.
- Du verfügst über ein exzellentes Verständnis von Graph- und Machine-Learning-Algorithmen (Random Forests, Boosting, Support Vector Machines, Neural Networks, Deep Learning), sowie von mathematischer Modellierung (Statistik, Zeitreihenanalyse, Netzwerkanalyse, usw.) und hast praktische Erfahrung mit relevanten Bibliotheken (z.B. scikit-learn, TensorFlow/Keras, PyTorch, JAX, XGBoost).
- Deine hohe Eigeninitiative, Teamfähigkeit und sehr gute Deutschkenntnisse zeichnen dich aus.
Deine Vorteile:
- Rasche Übernahme von Verantwortung, sowohl am eigenen Kundenprojekt als auch in der Themenarbeit bei unseren Practices.
- Individuelles Coaching auf Augenhöhe: Wir lernen auf Augenhöhe von- und miteinander und gehen auf deine individuelle Lernkurve ein. Mit regelmäßigen Trainings und Mentoring sorgen wir dafür, dass du gut auf dem Projekt ankommst und dich nach deinen Wünschen entwickeln kannst.
- Gestalte deine Arbeitswelt selbst: flexible Arbeitszeit, Sabbatical und Home Office – wir bieten dir vollste Flexibilität.
- Triff deine Kollegen und Kolleginnen bei wöchentlichen Office Breakfasts für den lockeren Austausch abseits des eigenen Projekts.
- Du erhältst ein attraktives Gehalt mit weiteren optionalen Benefits wie zum Beispiel Firmenwagen, JobRad oder bezuschusster betrieblicher Altersvorsorge.
Passt dieses Profil zu dir? Dann solltest du dich unbedingt bei uns bewerben! Bitte habe Verständnis dafür, dass wir Bewerbungen ausschließlich über unser Webformular akzeptieren.
Deine Ansprechperson: LENA ROKAHR Head of Recruiting +49 911 4244 424
Senior Data Scientist (m/w/d) - ['Vollzeit', 'Homeoffice'] Arbeitgeber: SENACOR
Senacor ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitenden nicht nur ein dynamisches und flexibles Arbeitsumfeld bietet, sondern auch die Möglichkeit, an spannenden IT-Transformationsprojekten in der Finanzdienstleistungsbranche mitzuwirken. Mit einer starken Teamkultur, individueller Förderung und der Chance, Verantwortung zu übernehmen, unterstützt Senacor die persönliche und berufliche Entwicklung seiner Mitarbeitenden in einer der aufregendsten Regionen Europas.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Senior Data Scientist (m/w/d) - ['Vollzeit', 'Homeoffice'] 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 SENACOR 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 (m/w/d) - ['Vollzeit', 'Homeoffice'] 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 (m/w/d) - ['Vollzeit', 'Homeoffice'] bei SENACOR gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei SENACOR 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 SENACOR entscheidend sein!
