Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle innovative ML-Modelle und analysiere Daten für smarte Entscheidungen.
- Unternehmen: Globaler Marktführer in sauberer Mobilität und Materialtechnologie.
- Vorteile: Hybrid-Arbeitsmodell, wettbewerbsfähiges Gehalt und Entwicklungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Dynamisches Team mit internationalem Flair und spannenden Projekten.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Mobilität mit datengetriebenen Lösungen.
- Qualifikationen: Master in Data Science oder verwandten Bereichen und 5 Jahre Erfahrung.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 51750 - 63250 € pro Jahr.
Power innovation through Data. Als Teil des Computational & Data Science-Teams arbeiten Sie an der Schnittstelle von Wissenschaft, Ingenieurwesen, Produktentwicklung und Geschäft, um experimentelle, Produkt- und Prozessdaten in leistungsstarke analytische Lösungen umzuwandeln, die intelligentere Entscheidungen ermöglichen.
Unser Kunde – Ein globaler Marktführer mit einem starken Engagement für die Zukunft der Mobilität durch die Beschleunigung des Übergangs zu sauberer Mobilität und die Entwicklung bahnbrechender Materialtechnologien.
Sie – Ein praktischer (> mid) Data Scientist, der leidenschaftlich an KI + Machine Learning interessiert ist und bereit ist, statistische Modellierung und fortschrittliche prädiktive Analytik zu nutzen, um schnellere Produktentwicklungszyklen, verbesserte End-to-End-Modellleistung und Wertschöpfung im gesamten F&E-Ökosystem zu unterstützen. Erfahrung in iterativen Lieferumgebungen - Agile, Scrum, Kanban.
Hanau | Vollzeit | Hybrid (3 Tage vor Ort/Woche) | 12-Monatsauftrag | Gelegentliche Reisen
Wie Sie einen Unterschied machen werden:
- Partnerschaft mit Stakeholdern, um Geschäftsbedürfnisse und wissenschaftliche Fragen in eine datengestützte Strategie umzuwandeln
- Entwurf, Entwicklung und Verbesserung von ML-Modellen zur Vorhersage der Katalysatorleistung
- Anwendung fortschrittlicher Analysetechniken, explorative Datenanalyse, Merkmalsengineering, Modellauswahl, Hyperparameteroptimierung und Bewertung der Modellleistung
- Dokumentation von Modellannahmen, Methoden, Validierungsergebnissen und Empfehlungen auf reproduzierbare Weise
- Erforschung relevanter Datenbanken und verfügbarer Datenquellen, um Datenstrukturen, Vollständigkeit, Qualität und Nutzbarkeit für die Modellierung zu verstehen
- Gewinnung von Erkenntnissen aus Korrelationen, Mustern, Ausreißern und potenziellen Leistungsfaktoren innerhalb von Katalysator-, Emissions-, Labor-, Produkt- und Prozessdaten
- Entwicklung skalierbarer Workflows, die die effiziente Wiederverwendung bereinigter Datensätze unterstützen
- Arbeiten mit Katalysator-, Prozess-, Produkt- und Labor-Daten, um Leistungsfaktoren und relevante Modellierungsmerkmale zu identifizieren
- Hilfe beim Übergang von explorativer Analyse und Prototypmodellen zu robusten, nutzbaren Modellierungsressourcen für das Projektteam
- Kommunikation von Erkenntnissen und Empfehlungen auf klare, überzeugende Weise, die Maßnahmen bei technischen und nicht-technischen Stakeholdern inspiriert
Sie heben sich mit diesen Fähigkeiten ab:
Technisch - zwingend erforderlich- Master-Abschluss in Data Science/Statistik/Mathematik/Informatik/Ingenieurwesen/Physik/Chemie/Materialwissenschaft oder einem verwandten Fachgebiet
- Etwa 5 Jahre Erfahrung in Data Science, Machine Learning, statistischer Modellierung oder prädiktiver Analytik
- Solide Python-Programmierkenntnisse und praktische Erfahrung mit pandas, NumPy, scikit-learn, matplotlib
- Nachgewiesene Expertise in der Datenbankexploration, Datenbereinigung/-vorbereitung, explorativer Datenanalyse und Korrelationsanalyse
- Erfahrung in der Entwicklung und Verbesserung prädiktiver Modelle unter Verwendung komplexer technischer oder wissenschaftlicher Datensätze, in der Arbeit mit strukturierten Daten aus industriellen, ingenieurtechnischen, Fertigungs-, Labor- oder F&E-Umgebungen
- Fähigkeit, analytische Ergebnisse in klare Visualisierungen, technische Dokumentationen und Materialien zur Modellinterpretation zu übersetzen
- Exposition gegenüber chemischem Ingenieurwesen, Katalysatorentwicklung, Emissionssystemen, Materialwissenschaft, Automobil-F&E oder verwandten industriellen Forschungsumgebungen
- Erfahrung mit überwachten Lernverfahren, Ensemble-Methoden, Gradient Boosting, Regressions-/Klassifikationsmodellen, Bayesscher Modellierung, hybrider Modellierung oder physik-informiertem maschinellem Lernen
- Kenntnisse über SQL-Datenbanken, Datenpipelines, große Datensätze oder industrielle Datenplattformen
- Vertrautheit mit Azure Machine Learning, Databricks, cloudbasierten Datenplattformen oder vergleichbar
- Erfahrung mit experimentellem Design, Labor-, Prozess- oder Produktentwicklungsdaten
- Eine starke Grundlage in Machine Learning zusammen mit der Fähigkeit, eng mit Fachexperten zusammenzuarbeiten, um wissenschaftliche Parameter und ingenieurtechnische Einschränkungen mit ML-Merkmalen und Modellergebnissen zu verbinden
- Effektiv in funktionsübergreifenden und internationalen F&E-Umgebungen mit der Fähigkeit, Verantwortung für zugewiesene Analyse- und Modellierungsarbeitsströme zu übernehmen
- Sicher im Erklären von Ergebnissen, Korrelationen, Modellergebnissen und -einschränkungen gegenüber technischen und nicht-technischen Zielgruppen
- Starkes analytisches Denken mit der Fähigkeit, Daten, Fachwissen und Geschäftsziele zu verbinden
- Fließend in Englisch gesprochen und geschrieben
- Deutsch von Vorteil
Data Scientist (m/w/d) Arbeitgeber: TMC Germany
Unser Unternehmen bietet Ihnen die Möglichkeit, in einem dynamischen und innovativen Umfeld der Automobilindustrie im Großraum Stuttgart zu arbeiten. Wir fördern eine offene und kollegiale Unternehmenskultur, die Teamarbeit und persönliche Entwicklung in den Vordergrund stellt. Mit vielfältigen Schulungs- und Weiterbildungsmöglichkeiten sowie spannenden Aufgaben in der Prozessentwicklung tragen wir aktiv zur klimaneutralen Mobilität von morgen bei und ermöglichen Ihnen, ein wertvolles Netzwerk aufzubauen.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Data Scientist (m/w/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 TMC Germany 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/w/d) 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 Data Scientist (m/w/d) bei TMC Germany gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei TMC Germany 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 TMC Germany entscheidend sein!
