Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickeln und verbessern Sie Optimierungsmodelle zur Unterstützung von Entscheidungen im Unternehmen.
- Unternehmen: Abacus ist ein innovatives Unternehmen im Bereich Daten, Analytik und KI mit einem multikulturellen Team.
- Vorteile: Arbeiten Sie mit modernsten Tools wie Azure Databricks und genießen Sie eine agile Arbeitsweise.
- Weitere Informationen: Direkte Zusammenarbeit mit Experten aus Beschaffung, Lieferkette und Portfolio-Management.
- Warum dieser Job: Seien Sie Teil eines dynamischen Teams, das an der Entwicklung fortschrittlicher Entscheidungsunterstützungslösungen arbeitet.
- Qualifikationen: Mindestens 3 Jahre Erfahrung in der Entwicklung von Optimierungsalgorithmen und fluente Python-Kenntnisse sind erforderlich.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 55000 - 70000 € pro Jahr.
Treibe bedeutende Veränderungen. Schließe dich uns als Senior Data Scientist, Optimizations an und spiele eine Schlüsselrolle bei der Verankerung von Optimierungslösungen und Fachwissen in der Operations Research im gesamten Unternehmen sowie bei der Entwicklung unserer nächsten Generation von Entscheidungsunterstützungsalgorithmen.
Du wirst dem Advanced Analytics-Team innerhalb der Abacus-Daten-, Analyse- und KI-Abteilung beitreten. Unsere Datenwissenschaftler und Datenanalysten arbeiten eng mit den Produktverantwortlichen der Geschäftsbereiche und dem oberen Management zusammen, um KI/ML-Algorithmen und -Modelle zu entwickeln und zu betreiben, die die Entscheidungsfindung in den Kernprozessen von Abacus unterstützen. Darüber hinaus haben wir eine enge Partnerschaft mit Abacus BI-Entwicklern, Dateningenieuren, GenAI-Spezialisten und Softwareteams, die gemeinsam daran arbeiten, wirkungsvolle Lösungen über unsere Azure Databricks-Plattform bereitzustellen. Wir sind stolz auf unser multikulturelles, interdisziplinäres Team von Daten- und KI-Spezialisten und freuen uns darauf, deine einzigartige Perspektive in unserem Team willkommen zu heißen.
Verantwortlichkeiten
- Entwicklung, Wartung und Verbesserung von Optimierungsmodellen zur Unterstützung der Entscheidungsfindung im gesamten Unternehmen. Diese Rolle hat einen spezifischen Fokus auf quantitative Modelle (d.h. Optimierungen, Operations Research, Simulationen, Prognosen).
- Engagement und Beratung von Geschäftspartnern zur Identifizierung und Übersetzung von geschäftlichen Herausforderungen in hochwirksame datengestützte Lösungen. Diese Rolle wird direkt mit Experten für Beschaffung, Lieferkette und Verkaufsportfoliomanagement zusammenarbeiten.
- Prototyping und Empfehlung geeigneter Lösungen für geschäftliche Herausforderungen. Diese Rolle wird erwartet, dass sie bereit ist zu lernen, zu iterieren und schnell zu scheitern, um Ergebnisse zu liefern, und erkennen kann, wann einfache Lösungen vorzuziehen sind.
- Zusammenarbeit mit Datenwissenschaftlern und -ingenieuren, Softwareentwicklern und Produktverantwortlichen zur Bereitstellung von End-to-End-Entscheidungsunterstützungslösungen, die auf unserer Azure Databricks Advanced Analytics-Plattform basieren.
- Verankerung von Fachwissen in Optimierungs- und OR-Methoden innerhalb des Teams und Wissensaustausch über Teams und Projektgruppen hinweg.
- Beitrag zu internen Daten-, Analyse- und KI-Initiativen, einschließlich direkter Teilnahme an Initiativen und Lieferungen des Advanced Analytics-Teams (z.B. Plattform-Upgrades und agentisches Codieren).
Erforderliche Qualifikationen
- 3+ Jahre Berufserfahrung in der Entwicklung, Wartung und Verbesserung von Optimierungsalgorithmen und/oder AI/ML-Modellen, idealerweise als Teil eines Full-Stack-Daten- und Analytikteams.
- Starke Kenntnisse in linearer Programmierung, Operations Research und mathematischen Optimierungsmethoden.
- Fließend in Python-Frameworks für Datenwissenschaft wie pandas, numpy & Scikit-learn sowie Expertise in Python-basierten Optimierungsbibliotheken (z.B. cvxpy, PuLP).
- Ein Hochschulabschluss mit quantitativer Grundlage – Disziplinen wie Mathematik, Statistik, Datenwissenschaft, Informatik und Ingenieurwesen sind alle relevant; der Titel des Abschlusses ist weniger wichtig als die analytische Erfahrung, die ihm zugrunde liegt.
- Umfassende Kommunikationsfähigkeiten und die Fähigkeit, komplexe Themen zwischen Experten in den Bereichen Geschäft, obere Führungsebene und Ingenieurteams zu übersetzen, ohne das Verständnis zu beeinträchtigen.
Diese Rolle erfordert fließendes Englisch.
Bevorzugte Erfahrungen
- Direkte Erfahrung in der Formulierung und Lösung von MILP-Optimierungsproblemen.
- Direkte Erfahrung in der Formulierung und Lösung von Optimierungsproblemen unter Unsicherheit.
- Erfahrung mit Simulationen oder Reinforcement Learning zur Modellierung von Markov-Entscheidungsprozessen.
- Erfahrung in der Entwicklung und Bereitstellung analytischer Lösungen innerhalb eines agilen Arbeitsansatzes oder Teamkontexts.
- Erfahrung in der Entwicklung auf einem modernen Datenwissenschafts-Stack, einschließlich Versionskontrolle (Git), Cloud-Datenplattformen (Azure/Databricks) und KI-Entwicklertools (Claude Code/Cursor).
Senior Data Scientist, Optimizations Arbeitgeber: United States Digital Space LLC
Abacus bietet eine spannende Gelegenheit, in einem internationalen Team zu arbeiten, das sich auf Datenanalytik und KI spezialisiert hat. Die Position befindet sich in einem modernen Büro, das eine agile Arbeitsumgebung fördert. Genießen Sie Vorteile wie flexible Arbeitszeiten und die Möglichkeit zur beruflichen Weiterentwicklung.
Kontaktdaten:
United States Digital Space LLC Recruiting-Team
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Senior Data Scientist, Optimizations erhalten könnten
✨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 United States Digital Space LLC 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 Senior Data Scientist, Optimizations 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 Senior Data Scientist, Optimizations bei United States Digital Space LLC gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei United States Digital Space LLC 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 United States Digital Space LLC entscheidend sein!
