Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und implementiere ML-Lösungen in einer produktionsbereiten Umgebung.
- Unternehmen: Innovatives Unternehmen mit Fokus auf Data Science und MLOps.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, flexible Arbeitszeiten und Weiterbildungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Dynamisches Team mit großartigen Entwicklungschancen.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft mit ML-Technologien und verbessere reale Systeme.
- Qualifikationen: Erfahrung in ML-Modellen und MLOps-Praktiken erforderlich.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 45000 - 65000 € pro Jahr.
Dein Beitrag zum Glück: Du bist für das Entwerfen, Entwickeln und Implementieren von ML-basierten Lösungen in einer produktionsbereiten Umgebung unter Verwendung bewährter MLOps-Praktiken zuständig. Gemeinsam mit dem Data Engineering Team sorgst du dafür, ML-Modelle in bestehende Systeme zu integrieren und Workflows zu optimieren. Weiters stellst du die Skalierbarkeit, Stabilität und Performance von ML-Modellen sicher und kümmerst dich um die Überwachung und Verbesserung der Modelle (inkl. Monitoring und Fehlerbehebung). Strukturiertes, agiles Arbeiten sowie sorgfältiges Testen nach dem Mehr-Augen-Prinzip und eine saubere fachliche wie technische Dokumentation des Codes sind dir wichtig. Zudem bist du stets am Puls der Zeit, behältst Trends und neue Technologien im Auge und gewährleistest die kontinuierliche Verbesserung der Modelltrainings- und Deployment-Prozesse.
Darum bist du unser Gewinn:
- Abgeschlossene Ausbildung mit IT-Background (HTL/FH/Uni, etc.)
- Mehrjährige Berufserfahrung in der Entwicklung von ML-Modellen sowie der Anwendung von MLOps-Praktiken wie Modelltraining, Modellversionierung, Continuous Integration und Deployment (CI/CD), automatisiertes Monitoring usw.
- Fundierte Kenntnisse in SQL, PySpark/Python sowie den gängigen Data-Science-Bibliotheken (z.B. scikit-learn, numpy, pandas)
- Know-how im Umgang mit Databricks oder anderen Cloud Plattformen von Vorteil
- Hohes Qualitätsbewusstsein sowie ausgeprägte Teamorientierung
- Sehr gute Deutsch- sowie gute Englisch-Kenntnisse
Data Scientist (all genders) Arbeitgeber: win2day
Als Arbeitgeber bieten wir eine dynamische und innovative Arbeitsumgebung, in der du als Data Scientist (m/w/d) die Möglichkeit hast, an spannenden ML-Projekten zu arbeiten und deine Fähigkeiten kontinuierlich weiterzuentwickeln. Unsere offene Unternehmenskultur fördert Teamarbeit und den Austausch von Ideen, während wir dir durch gezielte Schulungen und Entwicklungsmöglichkeiten helfen, deine Karriere voranzutreiben. Zudem profitierst du von flexiblen Arbeitszeiten und einem modernen Arbeitsplatz, der dir die besten Voraussetzungen für kreatives Arbeiten bietet.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Data Scientist (all genders) 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 win2day 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 (all genders) 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 (all genders) bei win2day gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei win2day 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 win2day entscheidend sein!
