Auf einen Blick
- Aufgaben: Baue die Datenwissenschaftsfunktion von Grund auf und definiere Standards und Methoden.
- Unternehmen: Führendes Unternehmen für Talentoptimierung mit einer preisgekrönten Unternehmenskultur.
- Vorteile: Flexibles Arbeiten, Gehalt zwischen 170.000 und 220.000 USD, und ein dynamisches Team.
- Weitere Informationen: Wachstumsorientiertes Team mit direkter Berichterstattung an die Unternehmensleitung.
- Warum dieser Job: Gestalte innovative Lösungen und beeinflusse echte Ergebnisse in einem Start-up-ähnlichen Umfeld.
- Qualifikationen: Erfahrung in Datenwissenschaft und experimentellen Methoden erforderlich.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 170000 - 220000 € pro Jahr.
- Build the data science function from the ground up in a new venture.
- Define the discipline, methods, standards, and infrastructure for the team.
- Own the evidence layer and ensure all claims are defensible.
What You'll Do
- Set the standard for rigor in experimental methods and statistical practices.
- Stand up instrumentation, data pipelines, dashboards, and analytics infrastructure.
- Identify what actually drives client outcomes and run experiments to validate hypotheses.
How We Work
- You'll be part of a 12-person team operating like a startup with its own stack and mandate.
- Report directly to the venture lead alongside product, engineering, and go-to-market functions.
- Enjoy flexibility to work remote, on-site, or hybrid in the US, with a salary range of $170,000-$220,000.
- The Predictive Index
The Predictive Index is a talent optimization leader that empowers clients to hire top talent, design winning teams, and develop leaders.
With over 10,000 clients including major brands, it offers an award-winning workplace culture that values diverse perspectives and collaboration.
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New Staff Data Scientist HQ (Fully Remote) Arbeitgeber: The Predictive Index
Die Predictive Index ist ein hervorragender Arbeitgeber, der Ihnen die Möglichkeit bietet, die Datenwissenschaftsfunktion von Grund auf neu aufzubauen und dabei in einem dynamischen Team zu arbeiten, das wie ein Start-up agiert. Mit flexiblen Arbeitsmodellen, einer wettbewerbsfähigen Vergütung und einer Unternehmenskultur, die Vielfalt und Zusammenarbeit schätzt, fördern wir das Wachstum unserer Mitarbeiter und bieten zahlreiche Entwicklungsmöglichkeiten. Genießen Sie die Freiheit, remote, vor Ort oder hybrid zu arbeiten, während Sie an spannenden Projekten mit namhaften Kunden arbeiten.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so New Staff Data Scientist HQ (Fully Remote) 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 The Predictive Index 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 New Staff Data Scientist HQ (Fully Remote) 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 New Staff Data Scientist HQ (Fully Remote) bei The Predictive Index gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei The Predictive Index 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 The Predictive Index entscheidend sein!
