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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Analysiere Kundendaten und entwickle innovative Data Science Lösungen.
- Arbeitgeber: Wir sind ein führendes Unternehmen im Bereich Data & Analytics mit Fokus auf Kundenlösungen.
- Mitarbeitervorteile: Flexible Arbeitszeiten, Remote-Optionen und spannende Projekte warten auf dich!
- Warum dieser Job: Werde Teil eines dynamischen Teams und forme die Zukunft der Datenanalyse mit uns.
- Gewünschte Qualifikationen: Abgeschlossenes Studium in Informatik oder verwandten Bereichen und mindestens drei Jahre Erfahrung im Machine Learning.
- Andere Informationen: Reisebereitschaft innerhalb Deutschlands ist erforderlich.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 43200 - 84000 € pro Jahr.
Standort Frankfurt am Main, Germany Weitere Standorte: Aachen, Augsburg, Berlin, Bonn, Bremen, Dortmund, Dresden, Düsseldorf, Essen, Hamburg, Hannover, Jena, Karlsruhe, Kiel, Koblenz, Köln, Leipzig, München, Münster, Neumünster, Nürnberg, Paderborn, Potsdam, Rostock, Saarbrücken, Siegen, Stralsund, Stuttgart, Ulm, Walldorf
Ihre Aufgaben
- Gestalten Sie gemeinsam mit uns die Line of Business Data & Analytics.
- Wir konzentrieren uns auf die Daten unserer Kunden und entwickeln Lösungen durch technologieunabhängige Beratung.
- In interdisziplinären Projektteams sind Sie für die fachliche Entwicklung und Umsetzung von Data Science Use Cases verantwortlich.
- Analyse der Kundendaten nach Trends und Mustern zur Optimierung der Geschäftsprozesse.
- Verantwortung für die Konzeption und Implementierung neuer Data Science Use Cases, abhängig von Ihrer Erfahrung.
- Antworten auf fachliche Fragestellungen mittels moderner Machine Learning und Deep Learning Verfahren sowie Ableitung von Handlungsempfehlungen.
Ihr Profil
- Abgeschlossenes Studium oder Promotion in Informatik, Wirtschaftsinformatik, Statistik, Mathematik oder eine vergleichbare Qualifikation.
- Mindestens drei Jahre Berufserfahrung im Machine-Learning-Umfeld.
- Programmierkenntnisse in Python, R, SAS, Scala oder Java.
- Erfahrung mit großen Datenmengen wie soziale Netzwerke, wissenschaftliche Daten, Weblogs, Sensordaten etc., sowie deren Interpretation.
- Intensive Beschäftigung mit maschinellen Lernverfahren wie Clusteranalyse, Entscheidungsbäume, Neuronale Netze, Random Forest oder Support Vector Machine.
- Als Senior Consultant Erfahrung in Deep Learning Verfahren und im Umgang mit SQL.
- Hohe Ergebnis- und Kundenorientierung sowie deutschlandweite 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)
✨Tipp Nummer 1
Netzwerke sind entscheidend! Nutze Plattformen wie LinkedIn, um dich mit anderen Data Scientists und Fachleuten in der Branche zu vernetzen. Nimm an relevanten Gruppen und Diskussionen teil, um deine Sichtbarkeit zu erhöhen und potenzielle Kontakte bei StudySmarter zu knüpfen.
✨Tipp Nummer 2
Bleibe auf dem neuesten Stand der Technologien und Trends im Bereich Data Science. Besuche Webinare, Konferenzen oder Workshops, um dein Wissen zu erweitern und gleichzeitig dein Interesse an der Position bei uns zu zeigen.
✨Tipp Nummer 3
Bereite dich darauf vor, deine praktischen Erfahrungen mit Machine Learning und Deep Learning in einem persönlichen Gespräch zu demonstrieren. Überlege dir konkrete Projekte oder Herausforderungen, die du gemeistert hast, und sei bereit, diese zu erläutern.
✨Tipp Nummer 4
Zeige deine Leidenschaft für Datenanalyse und Kundenorientierung. Bereite Beispiele vor, wie du durch datenbasierte Entscheidungen zur Optimierung von Geschäftsprozessen beigetragen hast, um deine Eignung für die Rolle bei StudySmarter zu unterstreichen.
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 Stellenbeschreibung sorgfältig durch und achte auf die geforderten Qualifikationen und Erfahrungen. Stelle sicher, dass du alle relevanten Punkte in deiner Bewerbung ansprichst.
Betone deine Erfahrung: Hebe deine mehrjährige Erfahrung im Machine-Learning-Umfeld hervor. Nenne spezifische Projekte oder Erfolge, die deine Fähigkeiten in der Datenanalyse und der Implementierung von Data Science Use Cases demonstrieren.
Technische Fähigkeiten darstellen: Liste deine Programmierkenntnisse in Python, R, SAS, Scala oder Java klar auf. Zeige, wie du diese Technologien in der Vergangenheit eingesetzt hast, um komplexe Probleme zu lösen.
Motivationsschreiben: Verfasse ein überzeugendes Motivationsschreiben, in dem du erklärst, warum du dich für diese Position interessierst und wie du zur Weiterentwicklung der Line of Business Data & Analytics beitragen kannst.
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, Modellen und deren Implementierung vorbereiten. Überlege dir Beispiele aus deiner bisherigen Erfahrung, die deine Fähigkeiten in diesen Bereichen demonstrieren.
✨Verstehe die Unternehmensziele
Informiere dich über die Ziele und Werte des Unternehmens, insbesondere im Bereich Data & Analytics. Zeige im Interview, dass du verstehst, wie deine Rolle zur Erreichung dieser Ziele beitragen kann.
✨Präsentiere deine Projekte
Bereite eine kurze Präsentation oder Zusammenfassung von Projekten vor, an denen du gearbeitet hast. Betone dabei deine Rolle, die verwendeten Technologien und die Ergebnisse, die du erzielt hast. Dies zeigt deine praktische Erfahrung und dein Engagement.
✨Fragen stellen
Bereite einige Fragen vor, die du dem Interviewer stellen kannst. Das zeigt dein Interesse an der Position und hilft dir, mehr über die Unternehmenskultur und die Erwartungen an die Rolle zu erfahren.
