Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle prädiktive Modelle für Sportwetten und arbeite eng mit einem dynamischen Team zusammen.
- Unternehmen: Weltweit führendes Unternehmen im Bereich Sporttechnologie mit globaler Reichweite.
- Vorteile: Flexibles Arbeiten, persönliche Entwicklung und ein inspirierendes Arbeitsumfeld.
- Weitere Informationen: Vielfältiges, internationales Team mit hervorragenden Karrieremöglichkeiten.
- Warum dieser Job: Gestalte innovative Produkte, die die Sport- und Wettindustrie revolutionieren.
- Qualifikationen: Masterabschluss in Data Science oder verwandten Bereichen und Erfahrung in der Datenanalyse.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 61650 - 75350 € pro Jahr.
Wir sind das weltweit führende Unternehmen im Bereich Sporttechnologie, an der Schnittstelle zwischen Sport, Medien und Wetten. Mehr als 1.700 Sportverbände, Medienunternehmen, Wettanbieter und Verbraucherplattformen in 120 Ländern verlassen sich auf unser Know-how und unsere Technologie, um ihr Geschäft zu fördern.
Berichtend an den Leiter der Quants werden Sie eng mit Ihren Kollegen in Quants sowie verschiedenen Produktverantwortlichen, Entwicklern und Händlern im gesamten Unternehmen zusammenarbeiten. Unsere Abteilung ist verantwortlich für die Erstellung prädiktiver Modelle für sowohl Pre-Match- als auch In-Play-Wettmärkte in verschiedenen Sportarten. Dies erfordert typischerweise das Bereinigen, Visualisieren, Analysieren und Interpretieren relevanter Daten sowie die Implementierung der erstellten Modelle in Java und deren Testung. Die Veröffentlichung und Wartung dieser Java-Bibliotheken gehört ebenfalls zu unseren Aufgaben. Darüber hinaus bieten wir verschiedene Datenanalysen oder allgemein mathematische Aufgaben auf Anfrage an.
Die Herausforderung
- Erlernen, wie prädiktive Modelle im Wettkontext aussehen und eigene Modelle erstellen.
- Das Team bei der Wartung des Codebases unterstützen.
- Forschung neuer Methoden für zukünftige Anwendungen.
Ihr Profil
Erforderlich:
- Masterabschluss oder gleichwertige/höhere Qualifikation in einem der folgenden Bereiche: Data Science, Statistik, Mathematik, Software Engineering oder einem verwandten Bereich.
- Erfahrung in der prädiktiven Modellierung mit tiefem Verständnis für Datenanalyse und Modellierungstechniken wie GLMs, Zeitreihenanalyse, Bayessche Statistik, MCMC, neuronale Netze usw.
- Sehr starke Fähigkeiten in R oder Python.
- Fortgeschrittene Programmier- und Analysefähigkeiten.
- Starke Kommunikationsfähigkeiten, fließend in Englisch.
- Kreatives Denken, bestrebt, Systeme und Prozesse weiter zu verfeinern.
- Hohe Selbstmotivation, Vorbildfunktion und Enthusiasmus.
- Teamplayer mit der Fähigkeit, sofort mit neuen Teams zu arbeiten.
- Starke zwischenmenschliche Fähigkeiten.
Bevorzugt:
- Erfahrung in objektorientierter Programmierung, vorzugsweise Java.
- Erfahrung mit Gitlab, Jira & Confluence.
- Erfahrung mit SQL.
Unser Angebot
Ein kollaboratives Umfeld mit Kollegen aus der ganzen Welt (Büros in Europa, Asien, Nord- und Südamerika). Einflussreiche Arbeit: Tragen Sie zur Entwicklung bahnbrechender Produkte bei, die Branchen weltweit beeinflussen. Möglichkeit, Ihren eigenen Arbeitstag und Ihre Karriere über einen klar definierten beruflichen und persönlichen Entwicklungsplan zu gestalten. Wir sind ein vielfältiges und kollaboratives globales Team mit einem einzigartigen Geist, entschlossen, unsere Ziele mit Integrität und Fokus zu erreichen. Gelegenheit, mit der Unternehmensführung zusammenzuarbeiten, sich weiterzuentwickeln und Ihre Karriere in einem inspirierenden und schnell wachsenden Unternehmen und digitalen Sportumfeld aufzubauen. Während wir die Flexibilität und Vorteile der Arbeit von zu Hause schätzen, glauben wir fest daran, dass das persönliche Zusammenkommen stärkere Verbindungen fördert, die Zusammenarbeit anregt und Innovationen vorantreibt – sowohl als Individuen als auch als Unternehmen. Die Energie, die geteilten Ideen und die Unterstützung im Team, die wir im Büro erleben, stärken das Fundament unseres Erfolgs und unserer Kultur. Aus diesem Grund sind wir im Allgemeinen ein Büro-First-Unternehmen, das nach einem hybriden Modell arbeitet, wobei Teammitglieder vier Tage die Woche im Büro arbeiten, um Beziehungen aufzubauen, Ideen auszutauschen und gemeinsam zu wachsen.
Senior Data Scientist in Wien Arbeitgeber: Sportradar AG
Sportradar ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern die Möglichkeit bietet, die Zukunft des Sports mitzugestalten. Mit einem inspirierenden und schnell wachsenden Umfeld fördert das Unternehmen eine kollaborative Kultur, in der persönliche Entwicklung und technologische Freiheit großgeschrieben werden. Die Mitarbeiter profitieren von einer Vielzahl an Wachstumschancen und einem Arbeitsumfeld, das soziale Aspekte, Sport und Spaß in den Vordergrund stellt.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Senior Data Scientist in Wien 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 Sportradar AG 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 in Wien 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 bei Sportradar AG gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Sportradar AG 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 Sportradar AG entscheidend sein!
