Auf einen Blick
- Aufgaben: Leite innovative Datenprojekte und verbessere die Effizienz unserer Produkte.
- Unternehmen: Snowflake, ein führendes Unternehmen im Bereich Datenanalyse mit dynamischem Team in Berlin.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, flexible Arbeitszeiten und Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung.
- Weitere Informationen: Dynamisches Umfeld mit großartigen Wachstumschancen.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft von Snowflake-Produkten und arbeite an spannenden Herausforderungen.
- Qualifikationen: MS/Ph.D. in einem quantitativen Fachgebiet und umfangreiche Erfahrung mit SQL und Python.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 75000 - 95000 € pro Jahr.
Die Product Data Science Group sucht einen hochqualifizierten Senior Data Scientist, der unserem dynamischen Team in Berlin bei Snowflake beitritt. In dieser Rolle arbeiten Sie eng mit unseren Produkt- und Engineering-Teams zusammen, um die Entscheidungsfindung des Produkts zu unterstützen und die Effizienz der Engineering-Bemühungen zu steigern. Sie werden auch an langfristigen analytischen Initiativen arbeiten, die durch größere Komplexität und hohe Autonomie gekennzeichnet sind und erhebliche Produktverbesserungen zur Folge haben werden. Dies ist eine strategische, hochwirksame Rolle, die dazu beitragen wird, die Zukunft der Produkte und Dienstleistungen von Snowflake zu gestalten.
ALS SENIOR DATA SCIENTIST BEI SNOWFLAKE WERDEN SIE:
- Wichtige Initiativen für die globale Datenanwendungsarchitektur vorantreiben und die Grundlage für alle kritischen Telemetrie- und Ereignisse schaffen, um die Nutzung und Leistung verschiedener Snowflake-Funktionen zu verfolgen.
- Datenplattformen innovieren und aufbauen, um große Datenmengen zu speichern und zu analysieren, um Muster in der Funktionalitätsnutzung, subtile Probleme im System, potenzielle Leistungsverbesserungen und Bereiche zur Verbesserung der Benutzererfahrung aufzudecken.
- Eng mit Ingenieuren, Produktmanagern und Führungskräften zusammenarbeiten, um die Entscheidungsfindung des Produkts mit Daten zu informieren und Möglichkeiten zur Schaffung von mehr Wert für unsere Kunden zu identifizieren.
- Rahmenwerke und qualitativ hochwertige Datenpipelines aufbauen, Ingenieure über relevante Instrumentierungen von Telemetrieereignissen informieren und das richtige Datenmodell für das Produkt entwerfen.
- Streamlit-Apps und Dashboards sowie analytische Rahmenwerke erstellen, um Ingenieuren und Produktmanagern zu helfen, die Leistung und Verfügbarkeit unseres Systems zu überwachen.
- Kreativ denken, um optimale Lösungen für unsere komplexen, oft unstrukturierten Probleme zu finden.
UNSER IDEALER KANDIDAT WIRD HABEN:
- MS/Ph.D. in einem quantitativen Fachgebiet (CS, Ingenieurwesen, Mathematik, Statistik oder Datenwissenschaft).
- Expertenniveau Erfahrung mit SQL und relationalen Daten (über 10 Jahre regelmäßig).
- Expertenniveau Erfahrung mit Python, einschließlich scikit-learn, numpy und pandas.
- Experte im Umgang mit großflächigen maschinell generierten Daten (z.B. Protokolle, Anwendungen oder Kundennutzungsdaten).
- Komplexe und langlaufende Pipelines optimieren.
- Datenstorytelling, Analysen und Erkenntnisse an Geschäftsleiter und technische Stakeholder kommunizieren.
- Die Fähigkeit, in einer dynamischen Umgebung zu gedeihen. Das bedeutet, flexibel zu sein und bereit zu sein, alles zu tun, was nötig ist, um erfolgreich zu sein.
- Frühere Erfahrungen mit Snowflake und Streamlit sind von Vorteil.
Principal Data Scientist Arbeitgeber: Snowflake
Snowflake ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern in Berlin eine dynamische und innovative Arbeitsumgebung bietet. Mit einem starken Fokus auf Mitarbeiterentwicklung und einer Kultur der Zusammenarbeit zwischen Produkt- und Engineering-Teams, ermöglicht Snowflake seinen Data Scientists, an strategischen Projekten zu arbeiten, die einen echten Einfluss auf die Produktentwicklung haben. Die Möglichkeit, an komplexen analytischen Initiativen zu arbeiten und kreative Lösungen zu finden, macht diese Position besonders attraktiv für Fachkräfte, die nach einer sinnvollen und bereichernden Karriere suchen.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Principal 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 Snowflake 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 Principal 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 Principal Data Scientist bei Snowflake gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Snowflake 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 Snowflake entscheidend sein!
