Data Scientist (m/w/d) - Gigafactory Berlin-Brandenburg
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Data Scientist (m/w/d) - Gigafactory Berlin-Brandenburg

Data Scientist (m/w/d) - Gigafactory Berlin-Brandenburg

Vollzeit 43200 - 72000 € / Jahr (geschätzt) Kein Home Office möglich
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Auf einen Blick

  • Aufgaben: Analysiere große Datensätze und entwickle datengetriebene Anwendungen zur Qualitätsverbesserung.
  • Arbeitgeber: Tesla beschleunigt den Übergang zu nachhaltiger Energie mit innovativen Produkten und Strategien.
  • Mitarbeitervorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, Aktienoptionen, 30 Urlaubstage und kostenlose EV-Ladestationen.
  • Warum dieser Job: Arbeite in einer hochmodernen Gigafactory und löse spannende Probleme mit einem leidenschaftlichen Team.
  • Gewünschte Qualifikationen: Erfahrung in Python, SQL und maschinellem Lernen; starke Kommunikationsfähigkeiten sind erforderlich.
  • Andere Informationen: Möglichkeit zur persönlichen und beruflichen Weiterentwicklung in einem dynamischen Umfeld.

Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 43200 - 72000 € pro Jahr.

Tesla beschleunigt den Übergang der Welt zu nachhaltiger Energie. Wir entwickeln kontinuierlich revolutionäre Strategien und Produkte in kürzester Zeit und bringen sie erfolgreich in großem Maßstab auf den Markt. Dies ist nur durch außergewöhnliche Geschwindigkeit, Innovation und Effizienz möglich. Die Gigafactory Berlin bildet die perfekte Grundlage für die Umsetzung von Teslas unglaublicher Erfolgsgeschichte in Europa. Der wichtigste Pfeiler dafür sind unsere Mitarbeiter. Ihre Leidenschaft, Motivation und Engagement sorgen dafür, dass wir unsere Ziele konsequent erreichen. Wir suchen Sie, um diese Erfolgsgeschichte gemeinsam fortzusetzen und auszubauen.

Die Rolle

Kommt und schließt euch einem Expertenteam an, das Systeme entwickelt, die die Qualität bei Tesla verbessern und perfektionieren. Wir suchen einen motivierten Data Scientist / Data Engineer, der in der Lage ist, wertschöpfende datengestützte Anwendungen zu entwerfen und zu entwickeln. Sie werden hochskalierbare und leistungsfähige Anwendungen entwerfen und erstellen, die unseren Ingenieuren Funktionen bereitstellen, um die beste Qualität zu liefern.

Verantwortlichkeiten

  • Arbeiten mit großen, komplexen Datensätzen.
  • Lösen schwieriger, nicht routinemäßiger Analyseprobleme unter Anwendung fortgeschrittener analytischer Methoden nach Bedarf.
  • Durchführen von Analysen, die Datensammlung und Anforderungsspezifikation, Verarbeitung, Analyse, laufende Ergebnisse und Präsentationen umfassen.
  • Zusammenarbeit mit Stakeholdern, um eine vage Problemstellung zu verfeinern und den Umfang der Analyse zu bestimmen und die Ergebnisse zur Unterstützung informierter Entscheidungen zu nutzen.
  • Identifizieren von Chancen, Entwerfen von Lösungen und Bereitstellung von Softwaretools, die die Fertigungsqualität erhöhen.
  • Aufbauen und Prototypisieren von Analyse-Pipelines iterativ, um Einblicke im großen Maßstab zu liefern.
  • Betrieb und Unterstützung Ihrer Produktionsanwendungen.

Anforderungen

  • Hohe Kenntnisse in Python, SQL.
  • Starke Grundlagen in Statistik und maschinellem Lernen.
  • Erfahrung im Aufbau von Modellen des maschinellen Lernens, die dem Unternehmen Wert gebracht haben.
  • Hintergrund in der Softwareentwicklung in einem professionellen Umfeld, Schreiben von sauberem und getesteten Code.
  • Erfahrung mit DevOps und CI/CD (Kubernetes, Docker, Jenkins usw.).
  • Ausgezeichnete mündliche und schriftliche Kommunikationsfähigkeiten. Klare Dokumentation Ihrer Arbeit ist entscheidend.
  • Intelligent, aber bescheiden, mit einer Neigung zum Handeln.

Schön zu haben:

  • Bachelor- oder Masterabschluss in Informatik/Ingenieurwesen oder gleichwertig.
  • Fullstack-Kenntnisse.
  • Vertrautheit mit Tools wie Airflow, Elastic Search.
  • Grundlegende Sysadmin-Fähigkeiten.
  • Praktische Kenntnisse in Hadoop, Spark und Streaming-Frameworks wie Kafka, MQTT, Faust, Spark Streaming usw.

Was wir bieten

Sie werden in unserer hochmodernen Gigafactory arbeiten, wo Sie die interessantesten Probleme der Welt mit den besten und klügsten Menschen lösen, die eine Leidenschaft dafür teilen, die Welt zu verändern. Das Vergütungspaket von Tesla umfasst ein wettbewerbsfähiges Gehalt sowie Tesla-Aktien oder Boni. Typische Vorteile umfassen ein Rentenprogramm, 30 Urlaubstage, Mitarbeiterversicherungen, kostenlose EV-Ladestationen und Unterstützung beim öffentlichen Verkehr.

Data Scientist (m/w/d) - Gigafactory Berlin-Brandenburg Arbeitgeber: Tesla Motors

Tesla ist ein hervorragender Arbeitgeber, der Ihnen die Möglichkeit bietet, in der hochmodernen Gigafactory Berlin-Brandenburg an der Spitze der nachhaltigen Energietechnologie zu arbeiten. Unsere Unternehmenskultur fördert Innovation und Teamarbeit, während wir gleichzeitig auf persönliche und berufliche Entwicklung setzen. Mit einem wettbewerbsfähigen Gehalt, großzügigen Urlaubstagen und zusätzlichen Vorteilen wie kostenlosen E-Ladestationen und Unterstützung für den öffentlichen Nahverkehr schaffen wir ein Umfeld, in dem Sie Ihre Leidenschaft für Technologie und Nachhaltigkeit voll entfalten können.
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Kontaktperson:

Tesla Motors HR Team

StudySmarter Bewerbungstipps 🤫

So bekommst du den Job: Data Scientist (m/w/d) - Gigafactory Berlin-Brandenburg

Tip Nummer 1

Nutze dein Netzwerk! Sprich mit aktuellen oder ehemaligen Mitarbeitern von Tesla, um mehr über die Unternehmenskultur und die spezifischen Anforderungen für die Position als Data Scientist zu erfahren. Oft können persönliche Empfehlungen den Unterschied machen.

Tip Nummer 2

Bereite dich auf technische Interviews vor, indem du deine Kenntnisse in Python und SQL auffrischst. Übe das Lösen von Datenanalyse-Problemen und stelle sicher, dass du in der Lage bist, deine Lösungsansätze klar zu kommunizieren.

Tip Nummer 3

Informiere dich über aktuelle Trends in der Datenwissenschaft und im Maschinenlernen. Zeige in Gesprächen, dass du nicht nur die Grundlagen beherrschst, sondern auch über neue Technologien und Methoden informiert bist, die für Tesla relevant sein könnten.

Tip Nummer 4

Sei bereit, konkrete Beispiele aus deiner bisherigen Arbeit zu präsentieren, die zeigen, wie du komplexe Datenprobleme gelöst hast. Dies kann dir helfen, deine Fähigkeiten und Erfahrungen überzeugend darzustellen und einen bleibenden Eindruck zu hinterlassen.

Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Data Scientist (m/w/d) - Gigafactory Berlin-Brandenburg

Python
SQL
Statistik
Maschinelles Lernen
Softwareentwicklung
Sauberer und getesteter Code
DevOps
CI/CD (Kubernetes, Docker, Jenkins)
Kommunikationsfähigkeiten
Datenanalyse
Problemlösungsfähigkeiten
Dokumentation
Analytisches Denken
Erfahrung mit Hadoop
Erfahrung mit Spark
Kenntnisse in Streaming-Frameworks (Kafka, MQTT, Faust, Spark Streaming)

Tipps für deine Bewerbung 🫡

Verstehe die Rolle: Lies die Stellenbeschreibung sorgfältig durch und achte auf die spezifischen Anforderungen und Verantwortlichkeiten. Überlege, wie deine Erfahrungen und Fähigkeiten zu den Erwartungen von Tesla passen.

Betone relevante Fähigkeiten: Stelle sicher, dass du in deinem Lebenslauf und Anschreiben deine Kenntnisse in Python, SQL sowie deine Erfahrung mit maschinellem Lernen und statistischen Methoden hervorhebst. Zeige konkrete Beispiele, wie du diese Fähigkeiten in der Vergangenheit angewendet hast.

Dokumentation deiner Arbeit: Da klare Dokumentation ein wichtiger Bestandteil der Rolle ist, solltest du in deiner Bewerbung betonen, wie du deine Projekte dokumentierst und kommunizierst. Füge Beispiele hinzu, die deine Kommunikationsfähigkeiten unter Beweis stellen.

Motivationsschreiben: Verfasse ein überzeugendes Motivationsschreiben, in dem du deine Leidenschaft für nachhaltige Energie und Innovation zum Ausdruck bringst. Erkläre, warum du bei Tesla arbeiten möchtest und wie du zur Erfolgsgeschichte des Unternehmens beitragen kannst.

Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Tesla Motors vorbereitest

Verstehe die Unternehmensmission

Informiere dich über Teslas Mission, die Welt auf nachhaltige Energie umzustellen. Zeige im Interview, dass du diese Vision teilst und bereit bist, deinen Beitrag zu leisten.

Bereite konkrete Beispiele vor

Denke an spezifische Projekte oder Erfahrungen, in denen du deine Fähigkeiten in Python, SQL und maschinellem Lernen erfolgreich eingesetzt hast. Diese Beispiele helfen dir, deine Kompetenz zu demonstrieren.

Stelle Fragen zu den Herausforderungen

Zeige dein Interesse, indem du Fragen zu den aktuellen Herausforderungen stellst, mit denen das Team konfrontiert ist. Dies zeigt, dass du proaktiv denkst und bereit bist, Lösungen zu entwickeln.

Dokumentation und Kommunikation

Betone die Bedeutung von klarer Dokumentation und Kommunikation in deiner Arbeit. Bereite dich darauf vor, wie du deine Analysen und Ergebnisse effektiv präsentieren würdest, um Stakeholder zu überzeugen.

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