Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle innovative Datenlösungen zur Unterstützung von Landwirten mit Echtzeit-Bodendaten.
- Unternehmen: Stenon, Marktführer für digitale Bodendaten mit einer kollaborativen Unternehmenskultur.
- Vorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, flexible Arbeitszeiten, Homeoffice-Optionen und ein jährliches Lernbudget.
- Weitere Informationen: Dynamisches Umfeld mit hervorragenden Entwicklungsmöglichkeiten und regelmäßigen Teamevents.
- Warum dieser Job: Gestalte Produkte, die direkt Landwirten helfen und globale Herausforderungen im Agrarsektor angehen.
- Qualifikationen: Mindestens 5 Jahre Erfahrung in Data Science und fundierte Kenntnisse in maschinellem Lernen.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 49500 - 60500 € pro Jahr.
Wer sind wir? Bei Stenon haben wir die Mission, Bodendaten zu demokratisieren. Wir sind der globale Marktführer für Echtzeit-Bodendaten. Dies bietet Landwirten wesentliche Einblicke, um optimale und nachhaltige Anbauentscheidungen zu treffen, die Erträge, die Qualität der Pflanzen und die Gesundheit des Bodens steigern und gleichzeitig Kosten für Betriebsmittel sparen. Stenon hat eine Finanzierungsrunde der Serie B in Höhe von 18 Millionen US-Dollar abgeschlossen, um das Management von Echtzeit-Stickstoff- und Bodendaten auszubauen und international zu expandieren.
Position: Wir suchen einen vielseitigen und erfahrenen Senior Data Scientist, der unsere bestehenden maschinellen Lernmodelle für Bodennährstoffe vorantreibt und neue datengestützte Funktionen entwickelt, die unseren Kunden helfen, bessere agronomische Entscheidungen für ihre Felder mithilfe von Echtzeit-Bodendaten zu treffen.
Sie werden verantwortlich sein für:
- Ein Kernpfeiler von Stenons Produkten
- Die Skalierung unseres Modells zur Bodennährstoffanalyse zur Unterstützung immer mehr Regionen weltweit
- Die Planung, Ausführung und Lieferung von Data Science-Projekten zu überwachen.
- Zur Data Science-Strategie, Vision und Roadmap beizutragen, um Stenons Agronomie-Intelligenzschicht zu verbessern und zusätzliche Funktionen zu unterstützen sowie neue Datenquellen zu ermöglichen.
- Mit einer Vielzahl von Daten zu arbeiten, von Spektralsensordaten über chemische Laboranalysen bis hin zu räumlichen Düngemittelkarten.
Sie haben:
- Mindestens 5+ Jahre praktische Erfahrung in Data Science-Produkten
- Ein fortgeschrittenes Studium in Ingenieurwesen oder Wissenschaft
- Außergewöhnliches Verständnis statistischer und grundlegender Konzepte des maschinellen Lernens
- Erfahrung im Schreiben und Warten von Python-Code, einschließlich gängiger Bibliotheken wie Scikit, Pytorch sowie ML-Ops-Infrastruktur wie MLflow, DVC
- Hohe Autonomie
- Die Fähigkeit, komplexe statistische oder maschinelle Lernkonzepte in verständliche Informationen für nicht-technische Zielgruppen zu übersetzen
- Erfahrung im gesamten Lebenszyklus von maschinellen Lernprodukten: Definition von Erfolgskriterien, Modellbewertung und -validierung, Bereitstellung, Überwachung und Iteration in Zusammenarbeit mit Dateningenieuren
- Ein starkes Gespür für Daten- und Codequalität und die Fähigkeit, hohe Standards zu fordern
- Expertise in der Verarbeitung hochdimensionaler Sensor-/Signal-Daten
- Nachweisliche Erfolge bei der Leitung komplexer Projekte von Anfang bis Ende in einem schnelllebigen Umfeld
- Erfahrung in der Führung oder Mentoring von Teammitgliedern
- Gute Kommunikationsfähigkeiten in Englisch - mündlich und schriftlich
Sie könnten haben:
- Erfahrung in geo-räumlichen Produkten
- Kenntnisse in Agronomie oder Landwirtschaft, Sensor-/IoT-Daten oder Feldversuchen
- Verständnis von Sensorhardware, physikalischen Messprinzipien und realen Geräuschcharakteristika
- ML Ops oder Datenengineering-Kenntnisse, wie Docker, CI/CD, AWS oder GCP
- Erfahrung in Versuchsdesign und Simulationen
Was wir bieten:
- Eigentum & Wachstum: Eine Schlüsselrolle in einem schnell wachsenden Scale-up, in dem Sie Ihr Verantwortungsgebiet mit flachen Hierarchien und schnellen Entscheidungsprozessen besitzen.
- Reale Auswirkungen: Produkte entwerfen, die direkt in die Hände von Landwirten gelangen und globale Herausforderungen in der Lebensmittelproduktion und im Klimawandel lösen.
- Kollaborative Kultur: Arbeiten Sie in einem hochproduktiven, internationalen Team, das praktische Entwicklung und gegenseitige Unterstützung schätzt.
- Work-Life-Balance: Eine unbefristete Vollzeitstelle mit anpassbaren Zeitplänen, um Ihren Lebensstil zu berücksichtigen.
- Flexible Standorte: Wählen Sie zwischen hybriden oder vollständig remote Optionen in ganz Deutschland, mit einem obligatorischen monatlichen Zusammenarbeitstag in Potsdam für Teamkohäsion und Abstimmung.
- Unterstützung für Remote-Setup: Eine finanzielle Zulage, um Ihren Arbeitsplatz zu Hause zu optimieren.
- Lernbudget: Investieren Sie in Ihr berufliches Wachstum mit einer jährlichen Zulage für Kurse, Konferenzen, Bücher und Zertifizierungen.
- Jahresendpause: Genießen Sie eine bezahlte unternehmensweite Schließung zwischen Weihnachten und Neujahr, um sich zu erholen und Zeit mit Ihren Lieben zu verbringen.
- Nahtloses Pendeln: Wählen Sie zwischen einem ABC Berlin/Potsdam-Reiseausweis oder einem Deutschland-Ticket, um mobil zu bleiben.
- Teamgeist: Jährliche Unternehmens-Retreats in wärmeren Klimazonen (das letzte Mal waren wir auf Gran Canaria), regelmäßige soziale Veranstaltungen und eine voll ausgestattete Küche mit Kaffee, Tee und Snacks.
Warum wir? Wir verändern, wie Landwirte ihren Boden verstehen und verwalten, indem wir von laborgestützten Analysen zu Echtzeiteinblicken direkt im Feld übergehen. Wir setzen hohe Standards, belohnen Leistung und fördern eine positive, konstruktive Feedbackkultur.
Senior/Principal Data Scientist (m/f/d) in Potsdam Arbeitgeber: Stenon GmbH
Stenon ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern die Möglichkeit bietet, an innovativen Lösungen im Bereich der Agrartechnologie zu arbeiten. Mit einem agilen, internationalen Team und flachen Hierarchien fördern wir eine Kultur der Zusammenarbeit und des kontinuierlichen Lernens, während wir gleichzeitig einen positiven Einfluss auf die Landwirtschaft ausüben. Unsere Mitarbeiter profitieren von flexiblen Arbeitsbedingungen, einer inspirierenden Arbeitsumgebung in Berlin/Potsdam und der Chance, direkt mit Landwirten zusammenzuarbeiten, um deren Herausforderungen zu meistern.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Senior/Principal Data Scientist (m/f/d) in Potsdam 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 Stenon GmbH 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/Principal Data Scientist (m/f/d) in Potsdam 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/Principal Data Scientist (m/f/d) bei Stenon GmbH gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Stenon GmbH 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 Stenon GmbH entscheidend sein!
