Auf einen Blick
- Aufgaben: Analysiere Daten, erstelle visuelle Inhalte und entwickle KI-Modelle für Peec AI.
- Unternehmen: Innovatives Unternehmen im Bereich Künstliche Intelligenz mit dynamischem Team.
- Vorteile: Flexible Arbeitszeiten, Lernmöglichkeiten und ein kreatives Arbeitsumfeld.
- Weitere Informationen: Offene Kultur, in der Lernen und Wachstum gefördert werden.
- Warum dieser Job: Werde Teil eines Teams, das die Zukunft der KI gestaltet und echte Auswirkungen hat.
- Qualifikationen: Erfahrung in Python, SQL und eine Leidenschaft für Datenanalyse.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 75000 € pro Jahr.
Ihre Rolle
Sie werden in unsere Daten eintauchen, um Erkenntnisse zu gewinnen, die dem Marketingteam helfen, diese in auffällige Visualisierungen, Blogbeiträge und Beiträge zur Gedankenführung umzuwandeln. Sie werden auch mit dem Team zusammenarbeiten, um Modelle zu trainieren, zu testen und bereitzustellen, die die Empfehlungen von Peec AI unterstützen und unseren Kunden helfen, ihre Sichtbarkeit in der KI-Suche zu erhöhen. Obwohl dies eine auf Datenwissenschaft fokussierte Rolle ist, suchen wir einen Kandidaten, der begeistert ist, sich auf der gesamten Plattform einzubringen. Dies umfasst Infrastruktur, Backend und Frontend. Wir erwarten nicht, dass ein Kandidat all diese Fähigkeiten hat, aber die Bereitschaft zu lernen ist erforderlich. Wir verlangen keine spezifischen Abschlüsse oder Jahre an Erfahrung. Wir schätzen klare Indikatoren für Exzellenz, sei es eine hohe FIDE-Bewertung, das Skalieren eines Nebenprojekts auf tausend Nutzer, veröffentlichte Forschungsarbeiten oder jede andere Leistung, die außergewöhnliche Fähigkeiten und Antrieb demonstriert. Wenn Sie in der Lage sind, qualitativ hochwertige Arbeit in sehr kurzer Zeit zu liefern, würden wir uns freuen, mit Ihnen zu sprechen.
Unser Data Science Stack
- Sprachen: TypeScript, Python, SQL
- Bibliotheken: Pandas, NumPy, HuggingFace, PyTorch, TensorFlow, ONNX
- Backend: GCP, Cloud Functions, Firestore, Postgres, AlloyDB, BigQuery
- KI-Modelle: OpenAI, Claude, Perplexity, Gemini, Llama, usw.
Unser Tech Stack
- Sprachen: TypeScript
- Backend: GCP, Cloud Functions, Firestore, Firebase Auth, Cloud Tasks, Cloud Scheduler
- Frontend: React, shadcn/ui, Tailwind CSS
- KI-Modelle: OpenAI, Claude, Perplexity, Gemini, Llama, usw.
Sie passen gut, wenn Sie
- eine Erfolgsbilanz außergewöhnlicher Leistungen in Ihrer beruflichen Laufbahn, akademischen Laufbahn oder in einem anderen Bereich haben.
- mit Python, SQL und BigQuery vertraut sind.
Bonuspunkte für
- Beiträge zu Open-Source-Projekten.
- Bereitgestellte Neben-/Hobbyprojekte, die wir uns ansehen können.
- Präsentation von Forschungsarbeiten auf führenden ML- oder KI-Konferenzen.
- Die Gründung eines Unternehmens oder die Arbeit in einem sehr frühen Startup.
Data Scientist Arbeitgeber: WorksHub
Peec AI ist ein hervorragender Arbeitgeber, der eine dynamische und innovative Arbeitsumgebung bietet, in der Data Scientists die Möglichkeit haben, ihre Fähigkeiten in einem kreativen Team zu entfalten. Mit einem starken Fokus auf persönliche Entwicklung und einer Kultur des kontinuierlichen Lernens, unterstützt das Unternehmen seine Mitarbeiter dabei, sich in verschiedenen Bereichen weiterzubilden und an spannenden Projekten zu arbeiten. Die flexible Arbeitsweise und die Möglichkeit, an der Schnittstelle von Datenwissenschaft und praktischer Anwendung zu arbeiten, machen Peec AI zu einem attraktiven Arbeitsplatz für alle, die bedeutungsvolle und herausfordernde Aufgaben suchen.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Data Scientist 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 WorksHub 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 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 bei WorksHub gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei WorksHub 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 WorksHub entscheidend sein!
