Auf einen Blick
- Aufgaben: Löse komplexe Machine Learning Probleme und beeinflusse Produktstrategien.
- Unternehmen: Eines der am schnellsten wachsenden Consumer-Tech-Unternehmen in Europa.
- Vorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, flexible Arbeitszeiten und Entwicklungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Dynamisches Team mit großartigen Karrierechancen.
- Warum dieser Job: Gestalte innovative Produkte und habe einen echten Einfluss auf Geschäftsentscheidungen.
- Qualifikationen: 5+ Jahre Erfahrung in Data Science, starke Python- und SQL-Kenntnisse.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
I'm currently partnering with one of Europe's fastest-growing consumer tech marketplace companies to find a
Staff Data Scientist to join a highly impactful, product-led Data Science team.
This is a fantastic opportunity for someone who enjoys solving complex machine learning problems while influencing product strategy and commercial decisions at scale.
You'll work closely with Product, Engineering and business stakeholders, taking ownership of initiatives from idea through to production and measurable business impact.
I am particularly interested in speaking with candidates who have strong experience in one of the following areas:
- Dynamic Pricing & Revenue Management
- Ranking & Recommendation Systems
You’ll be a great fit if you have
- 5+ years of commercial Data Science experience
- Excellent Python and SQL skills
- Strong background in Machine Learning, statistics and predictive modelling
- Experience delivering ML solutions into production
- End-to-end ownership of Data Science projects
- Strong product mindset and commercial understanding
- Experience influencing technical and non-technical stakeholders
Experience in the following areas would be highly valuable
- Dynamic Pricing
- Revenue Management
- Forecasting
- Ranking
- Recommendation Systems
If this sounds like the right next step for you, I'd love to hear from you.
Please send your CV to: e. fiordellisi@zabelglobal. com or simply send me a message here on Linked In, and I'd be happy to tell you more about the opportunity.
#J-18808-Ljbffr
Staff Data Scientist Arbeitgeber: Zabel
Zabel ist ein hervorragender Arbeitgeber, der eine dynamische und unterstützende Arbeitsumgebung bietet, in der Mitarbeiter als strategische Partner in einem der am schnellsten wachsenden Märkte Europas agieren können. Mit einem attraktiven Vergütungsmodell, intensiven Schulungen und der Möglichkeit, frühzeitig Verantwortung zu übernehmen, fördert Zabel die persönliche und berufliche Entwicklung seiner Mitarbeiter und ermöglicht ihnen, aktiv zur Gestaltung des Unternehmens beizutragen.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Staff 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 Zabel 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 Staff 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 Staff Data Scientist bei Zabel gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Zabel 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 Zabel entscheidend sein!
