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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und optimiere Datenprodukte und (Gen)AI Modelle für ein großes Kundenbindungsprogramm.
- Arbeitgeber: Werde Teil eines führenden Handelsunternehmens in einer dynamischen Startup-Atmosphäre.
- Mitarbeitervorteile: Genieße Homeoffice-Möglichkeiten, Mitarbeiterrabatte und ein attraktives Gehalt ab EUR 56.000.
- Warum dieser Job: Arbeite in einem kreativen Umfeld, das Innovation und Teamarbeit fördert.
- Gewünschte Qualifikationen: Technisches Studium und mindestens 3 Jahre Erfahrung in Data Analytics/Science erforderlich.
- Andere Informationen: Wir suchen neugierige und vielseitige Talente, die Neues entdecken wollen.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 56000 - 84000 € pro Jahr.
Als (Senior) Data Science Engineer sind Sie wesentlich an der Entwicklung und Bereitstellung der Analytics Datenprodukte und (Gen)AI Modellen, im größten händler- und branchenübergreifenden Multipartner-Kundenbindungsprogramm Österreichs, beteiligt. Sie arbeiten gemeinsam mit Analytics Experten sowie internen und externen Stakeholdern zusammen. Weiters gestalten, präsentieren und optimieren Sie Analytics Pakete und CRM/Marketing/Sales Prozesse.
Stellenbeschreibung
- Erfassung von Business Requirements und (technische) Konzeption von analytischen Projekten und Anfragen
- Entwicklung, Automatisierung und Überwachung von effizienten Datenpipelines (Gitlab, dagster/airflow, dbt, Snowflake, Python/R)
- Entwicklung / Bereitstellung / Verantwortung von Datenprodukten und Analytics Paketen
- Identifizierung & Umsetzung von CRM/Analytics Prozess-Optimierungen
- Anwendung / Prozess-Integration / Entwicklung von (Gen)AI Modellen
- Aufbereitung und Präsentation der Ergebnisse (Power BI, PowerPoint, Excel, etc.)
Qualifikationen
- Abgeschlossenes technisches Studium, bzw. vergleichbare Qualifikation
- Mindestens 3 Jahre einschlägige Berufserfahrung im Bereich Data Analytics / Science / Engineering
- Ausgezeichnete Python (oder R) Kenntnisse
- Sehr gute Version Control sowie CI/CD Kenntnisse (GIT/Gitlab)
- Sehr gute Datenmodellierungs & -orchestrierungs Kenntnisse (dbt, Big Query / Snowflake, dagster, airflow, Power BI)
- Starkes Interesse und vorhandenes Know-how an Daten / Analytics-Technologien / (Gen)AI & BI / Präsentieren / agilen Arbeitsmethoden
- Starke Teamfähigkeit und Business Verständnis
- Sehr gute Sprachkenntnisse in Deutsch und Englisch
Zusätzliche Informationen
- Modernes Büro mit Raum für innovative Ideen und guter öffentlicher Erreichbarkeit
- Dynamische Startup-Atmosphäre mit allen Vorteilen eines führenden Handelsunternehmens
- Häufige Homeoffice Möglichkeit nach Einarbeitung
- Mitarbeiter:innen-Rabatte bei Einkauf und Reisen.
- Ein marktkonformes, attraktives und leistungsbezogenes Jahresbruttogehalt ab EUR 56.000 mit der Bereitschaft zur Überzahlung bei entsprechender Erfahrung und Qualifikation.
Wir suchen die Neugierigen, die Verlässlichen, die Motivierten, die Vielseitigen, die Ungewöhnlichen, die Offenen, die Fokussierten, die Umdenkenden, die Mitdenkenden, die Nachdenkenden und vor allem die Menschlichen, die Neues entdecken wollen. Geben Sie uns mit Ihrem Lebenslauf Einblick in Ihre Berufserfahrungen und laden Sie ihn bitte hoch - gerne auch anonymisiert!
Wir fördern ein vielfältiges und inklusives Arbeitsumfeld. Daher freuen wir uns über Bewerbungen von Menschen unterschiedlichen Geschlechts, Alters, kulturellem oder sozialem Hintergrund, sexueller Identität und Bewerbungen von Menschen mit Behinderungen.
(Senior) Data Science Engineer (m/w/x) Arbeitgeber: Unser Ö-Bonus Club GmbH
Kontaktperson:
Unser Ö-Bonus Club GmbH HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: (Senior) Data Science Engineer (m/w/x)
✨Tip Nummer 1
Netzwerke sind entscheidend! Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit aktuellen Mitarbeitern von StudySmarter in Kontakt zu treten. Stelle Fragen zu ihrer Arbeit und zeige dein Interesse an der Position des (Senior) Data Science Engineers.
✨Tip Nummer 2
Bereite dich auf technische Gespräche vor, indem du aktuelle Trends und Technologien im Bereich Data Science und (Gen)AI recherchierst. Zeige, dass du nicht nur die erforderlichen Fähigkeiten hast, sondern auch ein tiefes Verständnis für die Branche mitbringst.
✨Tip Nummer 3
Praktische Erfahrungen sind Gold wert! Wenn möglich, arbeite an eigenen Projekten oder trage zu Open-Source-Projekten bei, die deine Fähigkeiten in Python, Datenpipelines und BI-Tools demonstrieren. Dies kann dir helfen, dich von anderen Bewerbern abzuheben.
✨Tip Nummer 4
Bereite dich darauf vor, deine Ergebnisse klar und überzeugend zu präsentieren. Übe, wie du komplexe Datenanalysen und -ergebnisse in verständlicher Form darstellst, da dies eine wichtige Fähigkeit für die Rolle ist.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: (Senior) Data Science Engineer (m/w/x)
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Verstehe die Anforderungen: Lies die Stellenbeschreibung sorgfältig durch und achte auf die spezifischen Anforderungen und Qualifikationen, die für die Position als (Senior) Data Science Engineer gefordert werden. Notiere dir wichtige Punkte, die du in deiner Bewerbung ansprechen möchtest.
Individualisiere deinen Lebenslauf: Gestalte deinen Lebenslauf so, dass er die relevanten Erfahrungen und Fähigkeiten hervorhebt, die für die Stelle wichtig sind. Betone deine Kenntnisse in Python oder R, sowie deine Erfahrung mit Datenpipelines und Analytics-Technologien.
Motivationsschreiben verfassen: Schreibe ein überzeugendes Motivationsschreiben, in dem du erklärst, warum du dich für diese Position interessierst und wie deine bisherigen Erfahrungen und Fähigkeiten zu den Anforderungen der Stelle passen. Zeige deine Begeisterung für Daten und Analytics-Technologien.
Prüfe deine Unterlagen: Bevor du deine Bewerbung einreichst, überprüfe alle Dokumente auf Vollständigkeit und Fehler. Achte darauf, dass dein Lebenslauf und dein Motivationsschreiben klar strukturiert und gut lesbar sind.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Unser Ö-Bonus Club GmbH vorbereitest
✨Verstehe die Anforderungen
Mach dich mit den spezifischen Anforderungen der Stelle vertraut. Überlege dir, wie deine bisherigen Erfahrungen und Fähigkeiten in den Bereichen Data Analytics, Python/R und Datenpipelines auf die Bedürfnisse des Unternehmens passen.
✨Bereite konkrete Beispiele vor
Sei bereit, konkrete Beispiele aus deiner bisherigen Berufserfahrung zu nennen, die deine Fähigkeiten in der Entwicklung von Datenprodukten und der Optimierung von Prozessen zeigen. Dies könnte die Automatisierung von Datenpipelines oder die Anwendung von (Gen)AI Modellen umfassen.
✨Zeige Teamfähigkeit
Da die Rolle enge Zusammenarbeit mit internen und externen Stakeholdern erfordert, solltest du Beispiele für erfolgreiche Teamprojekte parat haben. Betone, wie du zur Teamdynamik beigetragen hast und welche Ergebnisse erzielt wurden.
✨Präsentiere deine Ergebnisse
Da die Aufbereitung und Präsentation von Ergebnissen ein wichtiger Teil der Rolle ist, übe, wie du deine Ergebnisse klar und überzeugend präsentieren kannst. Nutze Tools wie Power BI oder PowerPoint, um deine Präsentationsfähigkeiten zu demonstrieren.
