Data Scientist (m/f/d)

Data Scientist (m/f/d)

Stein Vollzeit 51750 - 63250 € / Jahr (geschätzt) Homeoffice (teilweise)
Syngenta

Auf einen Blick

  • Aufgaben: Entwickle innovative Datenintegrationsstrategien und wende Machine Learning auf komplexe Datensätze an.
  • Unternehmen: Syngenta Crop Protection, ein führendes Unternehmen für nachhaltige Landwirtschaft.
  • Vorteile: Attraktive Vergütung, flexible Arbeitszeiten, Weiterbildungsmöglichkeiten und zahlreiche Zusatzleistungen.
  • Weitere Informationen: Dynamisches, internationales Umfeld mit hervorragenden Entwicklungsmöglichkeiten.
  • Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Landwirtschaft mit modernster Technologie und mache einen echten Unterschied.
  • Qualifikationen: MSc oder PhD in Data Science oder verwandten Bereichen und Erfahrung in der Naturwissenschaft.

Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 51750 - 63250 € pro Jahr.

Bei Syngenta Crop Protection entwickeln wir Lösungen, die die globale Ernährungssicherheit schützen und nachhaltige Landwirtschaft fördern. Als weltweit führendes Unternehmen mit Sitz in der Schweiz unterstützen wir Landwirte mit innovativen Technologien zum Pflanzenschutz, die gegen die härtesten Herausforderungen der Natur schützen. Wir vereinen fortschrittliche Wissenschaft mit digitalen Lösungen, um intelligente Pflanzenschutzmittel zu entwickeln, die Erträge maximieren und gleichzeitig die Umweltauswirkungen minimieren. Schließen Sie sich unserer Mission an, den Pflanzenschutz vom Samen bis zur Ernte zu revolutionieren.

Wir suchen einen hochqualifizierten Data Scientist (m/w/d) mit umfassender Expertise in der Entwicklung von Multi-Omics-Datenintegrations- und Machine-Learning-Methoden, um unser Digital & Data Science Team in der biologischen Forschung zu verstärken. Die biologische Forschung entdeckt, charakterisiert, optimiert und produziert neuartige biologische Produkte, die aus der Natur stammen. Diese können natürlich vorkommende Mikroben, Extrakte oder Moleküle sein, die Pflanzen vor Schädlingen und Krankheiten schützen oder die Gesundheit von Pflanzen und Böden verbessern.

Hauptverantwortlichkeiten:

  • Entwicklung und Implementierung neuer Multi-Omics-Integrationsstrategien (z.B. Datenharmonisierung, Merkmalsengineering, netzwerkbasierte Methoden) zur Stärkung der biologischen Interpretation und Hypothesenbildung.
  • Anwendung und Weiterentwicklung von Machine Learning-, statistischen Modellierungs- und KI-Ansätzen zur Gewinnung von Erkenntnissen aus komplexen, hochdimensionalen Multi-Omics-Datensätzen.
  • Kurierung, Qualitätskontrolle und Integration großangelegter Omics-Datensätze unter Gewährleistung der Datenintegrität, Reproduzierbarkeit und analytischen Einsatzbereitschaft.
  • Bewertung und Entwicklung neuer Datenanalysetools, Validierung von Ergebnissen mithilfe eines Versuchs- und iterativen Ansatzes sowie effektive Kommunikation der Ergebnisse an technische und nicht-technische Zielgruppen.
  • Identifizierung des Datenbedarfs und Bereitstellung von Empfehlungen an Wissenschaftler, um die Menge zu gewährleisten und die Integrität der für Analysen verwendeten Daten zu überprüfen.
  • Zusammenarbeit zur Bereitstellung neuer Ansätze, zum Austausch von Erkenntnissen und zur Förderung von Innovationen in der digitalen und Datenwissenschaft, einschließlich Technologieprognosen.
  • Zusammenarbeit mit R&D IT und Softwareentwicklern zur Bereitstellung von prädiktiven Modellanwendungen, die auf die Bedürfnisse der Stakeholder zugeschnitten sind.
  • Unterstützung von Geschäftsanwendern bei Change-Management-Initiativen zur effektiveren Verwaltung von Daten.

Qualifikationen:

  • MSc oder PhD in Data Science, Statistik, Machine Learning, Computational Biology, Bioinformatik oder einem verwandten Bereich mit Erfahrung in den Naturwissenschaften (z.B. chemische Biologie, Mikrobiologie, Ökologie, Umweltwissenschaften).
  • Über 3 Jahre Erfahrung in der Entwicklung von Multi-Omics-Integrationsmethoden für komplexe biologische, biochemische, umweltbezogene oder landwirtschaftliche Datensätze.
  • Starke Kenntnisse in Python und/oder R, UNIX/Linux-Umgebungen, ML-Frameworks, SQL.
  • Erfahrung in der Analyse von Proteomik- und Metabolomikdaten wäre von Vorteil.
  • Dynamische Persönlichkeit mit Leidenschaft für Innovation und Problemlösung.

Zusätzliche Informationen:

  • Eine Position, die zu wertvoller und wirkungsvoller Arbeit in einem stimulierenden und internationalen Umfeld beiträgt.
  • Ein hervorragendes Arbeitsumfeld mit offener Kultur und vielfältiger Belegschaft, in dem neue Ideen immer willkommen sind.
  • Die Möglichkeit, mit und von hochqualifizierten und erfahrenen Mitarbeitern zu lernen und wissenschaftliche sowie technische Exzellenz zu erlangen.
  • Lernkultur (Gemeinsam wachsen) und ein breites Spektrum an Schulungsangeboten.
  • Sie profitieren von einem wettbewerbsfähigen Pensionsfonds, flexiblen Arbeitszeiten, einem attraktiven Bonussystem, einem Betriebsarzt, einem Fitnessraum, einer Kantine und weiteren Vorteilen wie familienfreundlichen Initiativen und Kinder- und Familienzulagen.

Syngenta ist ein Arbeitgeber, der Chancengleichheit bietet und bei der Rekrutierung, Einstellung, Schulung, Beförderung oder anderen Beschäftigungspraktiken nicht aufgrund von Rasse, Hautfarbe, Religion, Geschlecht, nationaler Herkunft, Alter, sexueller Orientierung, Familienstand oder Veteranenstatus, Behinderung oder einem anderen rechtlich geschützten Status diskriminiert.

Data Scientist (m/f/d) Arbeitgeber: Syngenta

Syngenta ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern in Münchwilen ein inspirierendes und internationales Arbeitsumfeld bietet. Mit einem starken Fokus auf persönliche und berufliche Entwicklung, einer offenen Unternehmenskultur und zahlreichen Vorteilen wie flexibler Arbeitsgestaltung und einem attraktiven Bonussystem, fördert Syngenta nicht nur die Sicherheit und Effizienz in der Produktion, sondern auch das Wohlbefinden seiner Mitarbeiter. Hier haben Sie die Möglichkeit, aktiv zur globalen Ernährungssicherheit beizutragen und sich in einem dynamischen Team weiterzuentwickeln.

Syngenta

Kontaktdaten:

Syngenta Recruiting-Team

StudySmarter Expertenrat🤫

Wir sind der Meinung, dass du so Data Scientist (m/f/d) 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 Syngenta 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 Data Scientist (m/f/d) mit Bravour zu bestehen

Multi-Omics Datenintegration
Maschinelles Lernen
Statistische Modellierung
Datenharmonisierung
Feature Engineering
Netzwerkbasierte Methoden
Datenanalyse

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 Data Scientist (m/f/d) bei Syngenta gut geeignet bist.

Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Syngenta 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 Syngenta entscheidend sein!