Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und implementiere fortschrittliche Analytikmodelle zur Gewinnung von prädiktiven Einblicken aus großen Datenmengen.
- Unternehmen: Wachsendes Unternehmen im Bereich Datenwissenschaft mit innovativer Kultur.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, Gesundheitsleistungen und Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung.
- Weitere Informationen: Dynamisches Umfeld mit hervorragenden Karrieremöglichkeiten.
- Warum dieser Job: Nutze moderne Technologien, um echte Auswirkungen auf spannende Projekte zu erzielen.
- Qualifikationen: Bachelor-Abschluss in einem quantitativen Fach und relevante Erfahrung in Data Science.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 63000 - 77000 € pro Jahr.
Job Description
JOB SUMMARY
This position creates and implements advanced analytics models and solutions to yield predictive and prescriptive insights from large volumes of structured and unstructured data.
This position works with a team responsible for the research and implementation of predictive requirements by leveraging industry standard machine learning and data visualization tools to draw insights that empower confident decisions and product creation.
This position leverages emerging tools and technologies available in On-prem and Cloud environments.
This position utilizes industry standard machine learning and data visualization tools to transform data and analytics requirements into predictive solutions and provide data literacy on a range of machine learning systems at UPS.
This position identifies opportunities for driving descriptive to predictive and prescriptive solutions, which become inputs to department and project teams on their decisions supporting projects.
RESPONSIBILITIES
- Define and integrate key data sources (internal UPS data and external datasets) to deliver predictive and generative AI models.
- Develop and implement robust data pipelines for cleansing, transformation, and enrichment of large, multi-source datasets.
- Collaborate with data engineering teams to validate and test data pipelines and models during proof-of-concept and production phases.
- Design and deploy generative AI solutions, integrating them into analytics and product development workflows.
- Define and track model KPIs, ensuring ongoing validation, testing, and retraining of models to align with business objectives.
- Create reusable and scalable solutions through clear documentation, process flows, logs, and clean, well-commented code.
- Communicate findings through concise reports, data visualizations, and storytelling to both technical and non-technical stakeholders.
- Present operationalized insights and provide strategic recommendations to business and executive-level stakeholders.
- Apply best practices in statistical modeling, machine learning, generative AI, distributed computing, cloud-based AI, and performance optimization for production deployment.
QUALIFICATIONS
- Bachelor’s degree in a quantitative discipline (e. g., Statistics, Mathematics, Computer Science, Engineering, Operations Research, or related field).
- Relevant experience –in applied data science, machine learning, generative AI, or advanced analytics.
- Min 5+ yrs of relevance experience
- Proven experience in building and launching moderate-to-large-scale analytics and AI projects into production.
Requirements
- Strong analytical skills and attention to detail.
- Relevant experience –in applied data science, machine learning, generative AI, r advanced analytics.
- Proven experience in building and launching moderate-t-large-scale analytics and AI projects int production.
- Expertise with statistical techniques, machine learning or operations research and their application in business applications.
- Expertise in Python, Pandas, SQL, data mining, Supervised Learning, Unsupervised Learning, Deep Learning, Computer Vision, experience with large scale agent/model implementations
- Deep understanding f data management pipelines and experience in launching moderate scale advanced analytics projects in production at scale.
- Demonstrated experience in Cloud-AI technologies and knowledge of environments both in Linux/Unix and Windows.
- Experience implementing pen‑source technologies and cloud services; with r without the use f enterprise data science platforms.
- Solid oral and written communication skills, especially around analytical concepts and methods.
- Ability to communicate data through a story framework t convey data‑driven results t technical and non-technical audience.
Employee Type
Permanent
UPS is committed to providing a workplace free of discrimination, harassment, and retaliation.
#J-18808-Ljbffr
Data Scientist – Python, GCP, Data Mining, Machine Learning, Computer Vision Arbeitgeber: UPS
Als Import Specialist bei UPS profitieren Sie von einem dynamischen und unterstützenden Arbeitsumfeld, das Ihre berufliche Entwicklung fördert. Wir bieten Ihnen nicht nur eine abwechslungsreiche Tätigkeit im internationalen Transport- und Logistikumfeld, sondern auch zahlreiche Weiterbildungsmöglichkeiten, um Ihre Fähigkeiten kontinuierlich auszubauen. Unsere Unternehmenskultur legt Wert auf Teamarbeit und Innovation, sodass Sie in einem kollegialen Umfeld arbeiten, das Ihre Leidenschaft und Ihr Engagement schätzt.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Data Scientist – Python, GCP, Data Mining, Machine Learning, Computer Vision 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 UPS 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 – Python, GCP, Data Mining, Machine Learning, Computer Vision 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 – Python, GCP, Data Mining, Machine Learning, Computer Vision bei UPS gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei UPS 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 UPS entscheidend sein!