Auf einen Blick
- Aufgaben: Lehre Data Science und teile dein Wissen in einem dynamischen Umfeld.
- Unternehmen: Wachsende, internationale Universität mit modernem Campus.
- Vorteile: Flexible Arbeitszeiten, modernes Equipment und ein inspirierendes Lehrumfeld.
- Weitere Informationen: Vielfältige und inklusive Arbeitsumgebung, die Chancengleichheit fördert.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Datenwissenschaft und inspiriere die nächste Generation.
- Qualifikationen: Doktorat oder Master in Data Science und Lehrerfahrung erforderlich.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 5000 - 7000 € pro Jahr.
Wir suchen derzeit freiberufliche Dozenten (m/w/d) für unsere Hochschule für Gesundheit, Bildung und Sozialwissenschaften im Fachbereich Data Science in Fürth.
Vorteile:
- Universitätsumfeld
- Dynamische und flexible Lehrumgebung an einer wachsenden, internationalen und zukunftsorientierten Universität
- Lehre: Unabhängige Organisation des Unterrichts
- Campus: Schöner, leicht erreichbarer Campus
- Einrichtungen: Moderne Klassenräume und neueste Technologie
Verantwortlichkeiten:
- Verstehen und Anwenden von Prinzipien der Datenqualität, Profilierung und Bereinigung
- Modellierung und Verwaltung von relationalen und graphbasierten Daten
- Verwendung von Tableau Prep, Gephi und Python zur Profilierung, Bereinigung und Visualisierung von Daten
- Erkennen von Metadatenstandards und FAIR-Datenmanagementprinzipien
Qualifikationen:
- Doktortitel oder Masterabschluss in Data Science oder einem verwandten Bereich
- Berufserfahrung in Anwendungen von verantwortungsbewusster KI und Datenethik im digitalen Gesundheitswesen und/oder in der Geschäftsanalyse
- Lehrerfahrung
Chancengleichheit:
Wir betonen ausdrücklich, dass alle Menschen – unabhängig von Geschlecht, Nationalität, ethnischer und sozialer Herkunft, Religion/Ideologie, Behinderung, Alter und sexueller Identität – hier gleichermaßen willkommen sind. Bewerber mit Behinderungen, die über gleichwertige berufliche und persönliche Eignung verfügen, werden bevorzugt und/oder ausgebildet.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so External Lecturer on a fee basis Data Management f/m/d erhalten könnten
✨Mach deine Projekte sichtbar!
Erstelle ein Portfolio, das deine Datenanalyse- und Statistik-Projekte zeigt. Nutze Plattformen wie GitHub, um deine Arbeitsproben zu präsentieren. Wenn du erklärst, welche Tools und Methoden du verwendet hast, gibst du potenziellen Kunden einen klaren Einblick in dein Können!
✨Netzwerke in der Data-Science-Community
Tritt Online-Communities und Foren bei, die sich auf Data Science konzentrieren, wie Kaggle oder die Data Science Gruppe auf LinkedIn. Hier kannst du nicht nur dein Wissen erweitern, sondern auch Kontakte knüpfen, die dir helfen könnten, neue Aufträge zu finden.
✨Präsentiere dich auf Freelance-Plattformen
Registriere dich auf Plattformen wie Upwork oder Freelancer, die sich gut für Freiberufler eignen. Achte darauf, dein Profil komplett auszufüllen und nachvollziehbare, spannende Projekte hinzuzufügen. Das erhöht deine Chancen, von Kunden wahrgenommen zu werden!
✨Direktbewerbungen bei interessanten Unternehmen
Wenn du Firmen hast, die dich wirklich interessieren, scheue dich nicht, direkt über ihre Website oder soziale Medien zu fragen. Zeige, wie du ihnen helfen kannst und warum du die richtige Wahl für ihre Datenprojekte bist. Warte nicht auf die perfekte Stellenausschreibung – sei proaktiv!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um External Lecturer on a fee basis Data Management f/m/d mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Mach deine Projekte sichtbar:Da es sich um eine freiberufliche Position im Bereich Data Science handelt, ist dein Portfolio das A und O. Stelle sicher, dass du eine Auswahl deiner besten Projekte präsentierst – sei es durch GitHub-Repos, Jupyter Notebooks oder eigene Webseiten, die deine Workflows und Ergebnisse zeigen. Zeige, welche Tools und Techniken du genutzt hast!
Setze auf konkrete Ergebnisse:Bei der Bewerbung ist es wichtig, dass du konkrete Ergebnisse und Erfolge aus deinen vorherigen Projekten in den Vordergrund stellst. Hast du beispielsweise Verbesserung in der Datenanalyse oder Vorhersagemodelle erzielt? Nenne Zahlen, um deine Erfolge besser greifbar zu machen.
Erkläre deine Preisstrategie:In deiner Bewerbung solltest du deine Preise und Konditionen klar darlegen. Zeige, wie du deine Dienstleistungen bewertest und welche Leistungen die Kunden von dir erwarten können. Transparen ist hier der Schlüssel, besonders in der Welt der Freiberufler!
Verbindung zur Branche herstellen:Nutze deine Bewerbung, um eine Verbindung zur Branche herzustellen, in der SRH University tätig ist. Zeige, dass du die aktuellen Trends und Herausforderungen im Data Science Bereich kennst und wie du mit deinen Skills und Erfahrungen zum Erfolg von SRH University beitragen kannst. Lass uns wissen, was du tun kannst!
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei SRH University vorbereitet
✨Zeig deine besten Projektergebnisse!
Als Freiberufler im Bereich Data Science musst du deine bisherigen Projekte und Erfolge klar präsentieren. Bring eine ansprechende Portfolio-Mappe mit, die verschiedene Datenprojekte zeigt, die du bereits umgesetzt hast. Erkläre die Tools und Techniken, die du verwendet hast, um Lösungen zu entwickeln.
✨Sei bereit für technische Fragen
Technische Fragen sind in Data Science wirklich wichtig, also sei bereit, deine Kenntnisse in Statistik, Machine Learning und Datenverarbeitung zu demonstrieren. Du könntest dazu aufgefordert werden, ein Beispiel aus der Praxis zu erläutern oder sogar einen Mini-Coding-Test durchzuführen, um deine Programmierkenntnisse zu zeigen.
✨Sprich über deine Werkzeuge und Methoden
Stelle sicher, dass du mit den gängigen Tools und Plattformen, wie Python, R oder SQL, vertraut bist. Auch Cloud-Dienste wie AWS oder Google Cloud können im Gespräch zur Sprache kommen. Erwähne konkrete Beispiele, wie du mit diesen Werkzeugen Herausforderungen gemeistert hast.
✨Personalisiere dein Angebot
Da du freiberuflich arbeitest, ist es wichtig, dass du deinem potenziellen Auftraggeber klar machst, wie du seine speziellen Bedürfnisse erfüllen kannst. Sei bereit, über deine Flexibilität, Verfügbarkeit und Preise zu sprechen. Zeig, dass du anpassungsfähig bist und dir Zeit nimmst, um die besten Lösungen für die Projekte deines Kunden zu finden.
