Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und implementiere KI-gestützte Datenlösungen zur Lösung von Geschäftsherausforderungen.
- Unternehmen: Weltweit führender Hersteller von Klebebandlösungen mit Fokus auf Innovation und Nachhaltigkeit.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, flexible Arbeitszeiten, Weiterbildungsmöglichkeiten und ein modernes Arbeitsumfeld.
- Weitere Informationen: Dynamisches Team mit hervorragenden Entwicklungsmöglichkeiten in einem innovativen Unternehmen.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft mit modernster Technologie und erziele messbare Auswirkungen in verschiedenen Branchen.
- Qualifikationen: Abschluss in Data Science oder verwandten Bereichen und über 6 Jahre Erfahrung in der Datenanalyse.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 65000 - 85000 € pro Jahr.
Was Sie tun werden
- Entwickeln und Implementieren von Data Science-, Machine Learning- und Advanced Analytics-Lösungen zur Bewältigung von Geschäftsherausforderungen.
- Übersetzen von Geschäftsanforderungen in analytische Ansätze und prädiktive Modelle.
- Unterstützen des End-to-End-Lebenszyklus von KI- und Analytik-Anwendungsfällen, von der Datenexploration bis zur Modellbereitstellung und -überwachung.
- Eng mit Geschäftspartnern zusammenarbeiten, um Möglichkeiten für datengestützte Entscheidungen zu identifizieren.
- Liefern von Erkenntnissen und analytischen Lösungen, die messbare Auswirkungen auf das Geschäft haben.
- Sicherstellen von Dokumentation, Wissensaustausch und kontinuierlicher Verbesserung der Analytiklösungen.
- Arbeiten innerhalb der Unternehmensanalytikplattform und Zusammenarbeit mit Datenengineering- und Plattformteams.
Technologieumgebung
- Die Rolle operiert innerhalb einer modernen cloudbasierten Analytikumgebung, einschließlich:
- Microsoft Azure-Ökosystem
- Snowflake-Datenplattform für Data Warehousing, KI und Machine Learning
- Azure Data Factory für Datenintegration / Azure DevOps für CI/CD-Pipelines
- Visualisierung und Datenanwendungen mit Power BI, Grafana, SAP SAC und benutzerdefinierten UIs wie Streamlit
Was Sie benötigen
- Abschluss (Bachelor/Master) in Data Science, Informatik, Statistik, Mathematik, Ingenieurwesen oder einem verwandten Bereich.
- Berufserfahrung in Data Science, Advanced Analytics oder Machine Learning (>6 Jahre Erfahrung).
- Starke analytische und problemlösende Fähigkeiten mit der Fähigkeit, Geschäftsbedürfnisse in technische Lösungen zu übersetzen.
- Erfahrung mit Programmiersprachen wie Python und SQL.
- Erfahrung im Umgang mit großen Datensätzen und modernen Datenplattformen.
- Fähigkeit, komplexe analytische Erkenntnisse an technische und nicht-technische Stakeholder zu kommunizieren. (Englisch / Deutsch)
- Fließende Deutsch- und Englischkenntnisse.
Schlüsselkompetenzen
- Datengetriebene Denkweise
- Geschäftsorientierung und Zusammenarbeit mit Stakeholdern
- Analytisches Denken und strukturiertes Problemlösen
- Eigenverantwortung und Verantwortlichkeit für die Bereitstellung von Lösungen
- Kontinuierliches Lernen und Neugier in KI und Analytik
Was Sie erwarten können
tesa ist einer der weltweit führenden Hersteller von Klebebandlösungen mit einem Sortiment von mehr als 7.000 Produkten. Mit Leidenschaft für Technologie treiben wir Innovation, Zuverlässigkeit und Nachhaltigkeit voran, um eine bessere Zukunft zu gestalten. Unsere Lösungen machen einen Unterschied in der Arbeit, den Produkten und dem Leben unserer Kunden in verschiedenen Branchen, einschließlich Automobil, Elektronik und Heim-Anwendungen. Damit sprechen wir ein breites Segment von Geschäftskunden an, aber auch Sie als Privatkunde. Sie könnten überrascht sein, an welchen Orten unsere Klebelösungen im Einsatz sind, vom Akku Ihres Elektroautos über das Display Ihres Mobiltelefons bis hin zum Aufzug in Ihrem Gebäude. Wo immer Sie hinschauen, finden Sie tesa - seit mehr als 125 Jahren die Welt zusammenhaltend.
Senior Data Scientist (AI & Advanced Analytics) (m/f/d) Arbeitgeber: Tesa
tesa ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern die Möglichkeit bietet, in einem innovativen und dynamischen Umfeld zu arbeiten. Mit einem starken Fokus auf Technologie und Nachhaltigkeit fördert tesa eine Kultur des kontinuierlichen Lernens und der Zusammenarbeit, während es gleichzeitig vielfältige Entwicklungsmöglichkeiten für Fachkräfte im Bereich Datenwissenschaft und KI bietet. Die moderne Cloud-basierte Analytics-Umgebung und die enge Zusammenarbeit mit verschiedenen Stakeholdern ermöglichen es den Mitarbeitern, bedeutende Beiträge zu leisten und echte Auswirkungen auf die Geschäftsergebnisse zu erzielen.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Senior Data Scientist (AI & Advanced Analytics) (m/f/d) erhalten könnten
✨Netzwerken, Netzwerken, Netzwerken!
Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit Fachleuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Lass uns gemeinsam nach Möglichkeiten suchen, um dich mit Entscheidungsträgern zu vernetzen und deine Chancen auf ein Vorstellungsgespräch zu erhöhen.
✨Sei proaktiv!
Warte nicht darauf, dass die Stellenanzeigen auf dich zukommen. Kontaktiere Unternehmen direkt über unsere Website und zeige dein Interesse an der Position als Senior Data Scientist. Ein persönlicher Ansatz kann oft den Unterschied machen!
✨Bereite dich auf technische Interviews vor!
Stelle sicher, dass du deine Kenntnisse in Python, SQL und Datenanalyse auffrischst. Lass uns gemeinsam an praktischen Beispielen arbeiten, damit du im Interview glänzen kannst und deine Fähigkeiten unter Beweis stellen kannst.
✨Zeige deine Leidenschaft für Daten!
Erzähle in Gesprächen von Projekten, die du durchgeführt hast, und wie du datengetriebenen Entscheidungen geholfen hast. Lass uns deine Erfolge so präsentieren, dass sie potenzielle Arbeitgeber beeindrucken und zeigen, dass du die richtige Wahl für das Team bist.
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Senior Data Scientist (AI & Advanced Analytics) (m/f/d) mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Mach deine Bewerbung persönlich:Zeig uns, wer du wirklich bist! Verwende eine freundliche und authentische Sprache, um deine Persönlichkeit in die Bewerbung einzubringen. Das hilft uns, dich besser kennenzulernen und zu sehen, wie du ins Team passt.
Betone deine Erfahrungen:Erzähle uns von deinen bisherigen Projekten und Erfolgen im Bereich Data Science und Analytics. Konkrete Beispiele helfen uns, deine Fähigkeiten besser zu verstehen und zu sehen, wie du unsere Herausforderungen meistern kannst.
Sprich die Sprache der Stelle:Nutze Begriffe und Formulierungen aus der Stellenbeschreibung, um zu zeigen, dass du die Anforderungen verstehst. Das zeigt uns, dass du dich mit der Rolle auseinandergesetzt hast und genau weißt, was wir suchen.
Bewirb dich über unsere Website:Wir empfehlen dir, deine Bewerbung direkt über unsere Website einzureichen. So stellst du sicher, dass sie schnell und unkompliziert bei uns ankommt. Außerdem kannst du dort auch mehr über uns und unsere Unternehmenskultur erfahren!
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Tesa vorbereitet
✨Verstehe die Anforderungen
Mach dir ein klares Bild von den spezifischen Anforderungen der Stelle als Senior Data Scientist. Lies die Stellenbeschreibung gründlich durch und überlege, wie deine Erfahrungen und Fähigkeiten zu den genannten Aufgaben passen. Bereite konkrete Beispiele vor, die zeigen, wie du ähnliche Herausforderungen in der Vergangenheit gemeistert hast.
✨Technische Fähigkeiten auffrischen
Da die Rolle stark auf Datenanalyse und maschinelles Lernen fokussiert ist, solltest du deine Kenntnisse in Python, SQL und den relevanten Tools wie Azure und Snowflake auffrischen. Überlege dir, welche Projekte oder Anwendungen du in diesen Bereichen durchgeführt hast, und sei bereit, darüber zu sprechen.
✨Kommunikation ist der Schlüssel
Du wirst mit verschiedenen Stakeholdern zusammenarbeiten, also übe, komplexe analytische Konzepte einfach und verständlich zu erklären. Bereite dich darauf vor, wie du technische Informationen an nicht-technische Personen kommunizieren kannst, um sicherzustellen, dass alle Beteiligten die Ergebnisse verstehen und nutzen können.
✨Fragen vorbereiten
Bereite einige Fragen vor, die du dem Interviewer stellen kannst. Das zeigt dein Interesse an der Position und dem Unternehmen. Frage nach den aktuellen Projekten im Bereich AI und Analytics oder wie das Team die Zusammenarbeit zwischen Datenwissenschaftlern und anderen Abteilungen gestaltet. So zeigst du, dass du an einer langfristigen Zusammenarbeit interessiert bist.
