Auf einen Blick
- Aufgaben: Analysiere Daten, entwickle Data Science Use Cases und optimiere Geschäftsprozesse.
- Arbeitgeber: Wir sind Experten in Data & Analytics und bieten technologieunabhängige Beratung.
- Mitarbeitervorteile: Flexible Arbeitszeiten, Remote-Optionen und spannende Projekte warten auf dich.
- Warum dieser Job: Werde Teil eines innovativen Teams und forme die Zukunft der Datenanalyse.
- Gewünschte Qualifikationen: Abgeschlossenes Studium in Informatik oder verwandten Bereichen und mindestens 3 Jahre Erfahrung im Machine Learning.
- Andere Informationen: Reisebereitschaft für deutschlandweite Projekte ist erforderlich.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 43200 - 84000 € pro Jahr.
Gestalte gemeinsam mit uns die Line of Business Data & Analytics. Wir fokussieren uns auf die Daten unserer Kunden und konzipieren Lösungen durch technologieunabhängige Beratung.
Du verfügst bereits über mehrjährige Erfahrungen im Machine-Learning Umfeld? Dann bist du bei uns genau richtig! In interdisziplinären Projektteams bist du für die fachliche Entwicklung und Umsetzung von Data Science Use Cases zuständig.
In diesem Kontext übernimmst du die folgenden Aufgaben:
- Du analysierst die Daten unserer Kunden nach Trends und Mustern und hilfst damit bei der Optimierung der Geschäftsprozesse unserer Kunden.
- Je nach Erfahrungshintergrund verantwortest du die Konzeption und Implementierung neuer Data Science Use Cases.
- Unter Verwendung moderner Machine Learning und Deep Learning Verfahren beantwortest du verschiedenste Fragestellungen aus den Fachbereichen unserer Kunden und leitest daraus Handlungsempfehlungen ab.
Die folgenden Anforderungen solltest du erfüllen:
- Abgeschlossenes Studium oder Promotion der Informatik, Wirtschaftsinformatik, Statistik, Mathematik oder eine vergleichbare Qualifikation.
- Mindestens dreijährige Berufserfahrung im Machine-Learning Umfeld.
- Überzeugende Programmierkenntnisse in Python, R, SAS, Scala oder Java.
- Erfahrung mit großen Datenmengen, z.B. soziale Netzwerk-Daten, wissenschaftliche Daten, Weblogs, Sensordaten, etc. und deren Interpretation.
- Du hast dich im Studium oder in der Praxis schon intensiv mit maschinellen Lernverfahren wie Clusteranalyse, Entscheidungsbäume, Neuronale Netze, Random Forest oder Support Vector Machine beschäftigt.
- Als Senior Consultant bringst du sowohl Projekterfahrung in der Anwendung von Deep Learning Verfahren als auch im Umgang mit SQL mit.
- Eine hohe Ergebnis- und Kundenorientierung sowie deutschlandweite projektbedingte Reisebereitschaft.
(Senior) Data Scientist (all genders) Arbeitgeber: TN Germany
Kontaktperson:
TN Germany HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: (Senior) Data Scientist (all genders)
✨Netzwerk aufbauen
Nutze Plattformen wie LinkedIn, um dich mit anderen Data Scientists und Fachleuten aus der Branche zu vernetzen. Nimm an relevanten Meetups oder Konferenzen teil, um dein Netzwerk zu erweitern und potenzielle Kontakte bei StudySmarter zu knüpfen.
✨Projekte präsentieren
Erstelle ein Portfolio, das deine bisherigen Projekte im Bereich Machine Learning zeigt. Stelle sicher, dass du die Herausforderungen, Lösungen und Ergebnisse klar darstellst, um deine Fähigkeiten und Erfahrungen zu demonstrieren.
✨Fachwissen vertiefen
Bleibe über die neuesten Trends und Technologien im Bereich Data Science informiert. Besuche Online-Kurse oder Webinare, um deine Kenntnisse in Python, R oder anderen relevanten Programmiersprachen zu vertiefen und deine Expertise zu erweitern.
✨Vorbereitung auf Interviews
Bereite dich auf technische Interviews vor, indem du häufige Fragen zu Machine Learning und Datenanalyse übst. Sei bereit, deine Denkweise und Problemlösungsansätze zu erläutern, um deine Eignung für die Position als Senior Data Scientist zu zeigen.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: (Senior) Data Scientist (all genders)
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Verstehe die Anforderungen: Lies die Stellenanzeige sorgfältig durch und achte auf die spezifischen Anforderungen und Qualifikationen, die für die Position als (Senior) Data Scientist gefordert werden. Stelle sicher, dass du alle relevanten Punkte in deiner Bewerbung ansprichst.
Betone deine Erfahrungen: Hebe deine mehrjährige Erfahrung im Machine-Learning Umfeld hervor. Beschreibe konkrete Projekte oder Use Cases, an denen du gearbeitet hast, und welche Technologien du dabei verwendet hast. Dies zeigt deine praktische Kompetenz.
Individualisiere dein Anschreiben: Verfasse ein individuelles Anschreiben, das deine Motivation für die Position und das Unternehmen verdeutlicht. Gehe darauf ein, wie du mit deinen Fähigkeiten zur Optimierung der Geschäftsprozesse der Kunden beitragen kannst.
Prüfe deine Unterlagen: Bevor du deine Bewerbung einreichst, überprüfe alle Dokumente auf Vollständigkeit und Richtigkeit. Achte darauf, dass dein Lebenslauf aktuell ist und alle relevanten Informationen zu deinen Programmierkenntnissen und Projekterfahrungen enthält.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei TN Germany vorbereitest
✨Bereite dich auf technische Fragen vor
Da die Position einen starken Fokus auf Machine Learning und Data Science hat, solltest du dich auf technische Fragen zu Algorithmen, Programmierung und Datenanalyse vorbereiten. Überlege dir Beispiele aus deiner bisherigen Erfahrung, die deine Fähigkeiten in diesen Bereichen demonstrieren.
✨Verstehe die Branche und das Unternehmen
Informiere dich über die Branche, in der das Unternehmen tätig ist, sowie über aktuelle Trends im Bereich Data & Analytics. Zeige während des Interviews, dass du ein Verständnis für die Herausforderungen und Chancen hast, mit denen ihre Kunden konfrontiert sind.
✨Präsentiere deine Projekte
Bereite eine kurze Präsentation oder einen Überblick über relevante Projekte vor, an denen du gearbeitet hast. Betone dabei deine Rolle, die verwendeten Technologien und die Ergebnisse, die du erzielt hast. Dies zeigt nicht nur deine Erfahrung, sondern auch deine Fähigkeit, komplexe Informationen verständlich zu kommunizieren.
✨Stelle Fragen
Bereite einige durchdachte Fragen vor, die du dem Interviewer stellen kannst. Dies könnte sich auf die Unternehmenskultur, die Teamstruktur oder spezifische Projekte beziehen. Fragen zu stellen zeigt dein Interesse und deine Motivation für die Position.