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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Verantwortung im Data Engineering und Data Science Bereich übernehmen.
- Arbeitgeber: Innovatives, digitales Produktunternehmen mit über 10 Jahren Erfahrung.
- Mitarbeitervorteile: Attraktives Gehalt zwischen 100’000 - 130’000 CHF pro Jahr.
- Warum dieser Job: Gestalte unsere datengetriebene Strategie in einem dynamischen Team.
- Gewünschte Qualifikationen: Mehrjährige Erfahrung in Datenanalyse, Projektmanagement und relevanter Abschluss erforderlich.
- Andere Informationen: Arbeiten mit modernsten Analysetechnologien und externen Partnern.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 60000 - 84000 € pro Jahr.
Fullstack Data Scientist – Deutschsprachig, Zurich Zurich, Switzerland Vielseitige Aufgaben: Übernehmen Sie Verantwortung im Data Engineering und Data Science Bereich. Data Engineering: Aufbau und Betrieb des Data Warehouses, Entwicklung von Data Pipelines, Integration verschiedener Datenquellen. Data Science: Anwendung von ML-Konzepten, Modellierungstechniken, E-Commerce-ML-Erfahrung. Profil: Mehrjährige Datenanalyse- und -verwaltungserfahrung, Projektmanagement- und Teamführungskompetenz, relevanter Abschluss. Salary: 100’000 – 130’000 CHF per year Requirements: – Mehrjährige Datenanalyse- und -verwaltungserfahrung – Projektmanagement- und Teamführungskompetenz – Relevanter Abschluss Responsibilities: – Teil eines dynamischen Teams, das anspruchsvolle Projekte bearbeitet. Ihre Expertise gestaltet unsere datengetriebene Strategie mit. Die Zusammenarbeit mit externen Partnern und die Integration von modernsten Analysetechnologien prägen Ihr Arbeitsumfeld. Technologies: – Airflow – SQL – Python – R – numpy – pandas – PyTorch – Jupyter More: Innovatives, digital erstes Produktunternehmen, tätig seit über 10 Jahren. #J-18808-Ljbffr
Fullstack Data Scientist - Deutschsprachig Arbeitgeber: Whatjobs
Kontaktperson:
Whatjobs HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Fullstack Data Scientist - Deutschsprachig
✨Tipp Nummer 1
Nutze dein Netzwerk! Sprich mit ehemaligen Kollegen oder Kommilitonen, die bereits in der Branche arbeiten. Oftmals erfährt man über persönliche Kontakte von offenen Stellen oder kann Empfehlungen erhalten.
✨Tipp Nummer 2
Engagiere dich in relevanten Online-Communities oder Foren, die sich mit Data Science und Data Engineering beschäftigen. Dort kannst du nicht nur dein Wissen erweitern, sondern auch potenzielle Arbeitgeber kennenlernen.
✨Tipp Nummer 3
Halte Ausschau nach Meetups oder Konferenzen in Zürich, die sich auf Data Science konzentrieren. Diese Veranstaltungen sind eine großartige Gelegenheit, um Kontakte zu knüpfen und mehr über aktuelle Trends und Technologien zu erfahren.
✨Tipp Nummer 4
Zeige deine Fähigkeiten durch praktische Projekte! Erstelle ein Portfolio mit eigenen Data Science-Projekten, die deine Kenntnisse in Python, SQL und Machine Learning demonstrieren. Das wird dir helfen, dich von anderen Bewerbern abzuheben.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Fullstack Data Scientist - Deutschsprachig
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Unternehmensrecherche: Beginne mit einer gründlichen Recherche über das Unternehmen. Informiere dich über deren Produkte, Dienstleistungen und die Unternehmenskultur, um deine Motivation im Bewerbungsschreiben klar darzustellen.
Lebenslauf anpassen: Stelle sicher, dass dein Lebenslauf auf die spezifischen Anforderungen der Stelle zugeschnitten ist. Betone relevante Erfahrungen in Data Engineering und Data Science sowie deine Projektmanagement- und Teamführungskompetenzen.
Motivationsschreiben verfassen: Verfasse ein überzeugendes Motivationsschreiben, in dem du deine Leidenschaft für Datenanalyse und -verwaltung sowie deine Erfahrungen mit den geforderten Technologien wie Python, SQL und ML-Konzepten hervorhebst.
Bewerbung einreichen: Reiche deine vollständige Bewerbung über unsere Website ein. Achte darauf, dass alle Dokumente korrekt formatiert sind und alle erforderlichen Informationen enthalten sind, bevor du auf 'Absenden' klickst.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Whatjobs vorbereitest
✨Verstehe die Technologien
Mach dich mit den Technologien vertraut, die im Job beschrieben sind, wie Airflow, SQL, Python und R. Zeige während des Interviews, dass du praktische Erfahrungen mit diesen Tools hast und bereit bist, sie in Projekten anzuwenden.
✨Bereite konkrete Beispiele vor
Denke an spezifische Projekte oder Herausforderungen, die du in der Vergangenheit gemeistert hast. Sei bereit, diese Beispiele zu teilen, um deine Datenanalyse- und Projektmanagementfähigkeiten zu demonstrieren.
✨Teamarbeit betonen
Da die Rolle Teil eines dynamischen Teams ist, solltest du deine Teamführungskompetenzen und Erfahrungen in der Zusammenarbeit mit anderen hervorheben. Erkläre, wie du zur Teamdynamik beigetragen hast und welche Erfolge ihr gemeinsam erzielt habt.
✨Fragen stellen
Bereite einige Fragen vor, die du dem Interviewer stellen kannst. Das zeigt dein Interesse an der Position und dem Unternehmen. Frage nach den aktuellen Projekten, den Herausforderungen im Data Engineering und wie das Team zusammenarbeitet.
