Bei uns erhalten Sie auf einen Blick die aktuellen Data Scientist Jobs.
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Brunel ist einer der führenden Ingenieurdienstleister innerhalb der DACH-CZ Region. Fest angestellt bei Brunel, werden unsere Ingenieur:innen, Informatiker:innen, Techniker:innen und Manager:innen im Rahmen von Arbeitskräfteüberlassung oder Werk- und Dienstleistungsverträgen eingesetzt.
Spannende Jobs für Data Scientists !
Data Scientist
Standort: Salzburg
Branche: BMK14,BMB20
Fachkenntnisse: Science & Technology
Erfahrung: 2 Jahre
Sie übernehmen die Verantwortung für die Konzeption, Umsetzung und Wartung operativ einsetzbarer Machine-Learning-Komponenten, wobei der gesamte End-to-End Data-Science Life Cycle berücksichtigt wird. Ihre Aufgaben umfassen die Konzeption und Entwicklung von Data-Science-Projekten in enger Zusammenarbeit mit verschiedenen Fachbereichen, um datengetriebene Lösungen zu schaffen. Sie treiben Innovationen im Bereich Data Science & Künstliche Intelligenz voran und wenden diese auf die Automobilbranche an, um neue Möglichkeiten und Technologien zu identifizieren und zu nutzen. Gemeinsam mit Ihren Kolleg:innen implementieren Sie die Lösungen je nach Anforderungen entweder On-Premises (auf OpenShift) oder in der Cloud auf unserer modernen Azure Big Data Analyseplattform.
Specialist Data Science / Machine Learning (w/m/d)
Branche: Hightech
Fachkenntnisse: Science & Technology
Erfahrung: 2 Jahre
Sie sind maßgeblich am Aufbau und an der Mitgestaltung des gesamten Lebenszyklus komplexer Data Science- und Machine Learning-Projekte beteiligt, von der ersten Projektidee bis zur erfolgreichen Industrialisierung. Sie definieren und analysieren Messgrößen mit fortschrittlichen Data Science-Methoden, um wertvolle Einblicke und Erkenntnisse zu gewinnen. Sie entwickeln Prozesse und Routinen, die durch Machine Learning erweiterte Informationen wie Predictive Maintenance, Lebensdauer und Funktionsstatus generieren und anschließend auf Edge Computing-Geräten implementiert werden. Sie entwerfen zukunftsorientierte Daten- und Softwarearchitekturen, die die Basis für innovative und skalierbare Lösungen bilden. Sie sind als Trendscout im Bereich Machine Learning und Künstliche Intelligenz tätig, identifizieren aktuelle Entwicklungen und bringen diese in die Projekte ein. Sie arbeiten eng mit den Abteilungen Marketing, Vertrieb und Applikation Engineering zusammen, um innovative Lösungen zu definieren und erfolgreich umzusetzen.
HR-Controller: in (w/m/d)
Standort: Reutte
Branche: Maschinen- und Anlagenbau
Fachkenntnisse: Finanzverwaltung
Erfahrung: 2 Jahre
In dieser spannenden Funktion sind Sie maßgeblich am Aufbau eines globalen HR-Controllings und eines weltweiten Personalkostencontrollings, mit dem Start in der DACH-Region, beteiligt. Zu Ihrem Aufgabengebiet gehören darüber hinaus folgende Punkte: In dieser Position spielen Sie eine wichtige Rolle bei der Weiterentwicklung, Betreuung und Analyse unseres HR-Dashboards, das alle personalrelevanten KPIs umfasst, und Sie kümmern sich um das Management der relevanten Schnittstellen. Sie erstellen und pflegen bedeutende Statistiken und Auswertungen, die die HR-Arbeit maßgeblich unterstützen. Sie entwickeln und implementieren Prognosen für definierte HR-KPIs und setzen entsprechende Maßnahmen bei Abweichungen um. Sie tragen zur kontinuierlichen Weiterentwicklung der IT-Landschaft bei und engagieren sich in verschiedenen bereichsübergreifenden HR-Projekten.
Technical and Strategic Procurement Manager
Standort: Wien
Branche: Maschinen- und Anlagenbau
Fachkenntnisse: Technik
Erfahrung: 3 Jahre
As a procurement specialist, you ensure the smooth flow and processing of order planning for raw materials and merchandise. This includes checking and recording order confirmations. You clarify delivery dates and postponements with suppliers, or file complaints in the event of delivery delays and deal with complaints management. Part of your job is to monitor and optimise stock levels and stock turnover, as well as the master data maintenance in the ERP system.
Job mit exzellenter Zukunftsperspektive: Data Scientist
Data Scientists sind in der heutigen Geschäftswelt unverzichtbar. Sie sind Fachkräfte für die Analyse großer Datenmengen, die in Unternehmen, Organisationen und Forschungseinrichtungen anfallen. Mit ihren Fähigkeiten können sie wertvolle Erkenntnisse gewinnen und dazu beitragen, fundierte Entscheidungen zu treffen. Ihre Aufgaben sind vielfältig und variieren je nach Branche und Unternehmen. Doch eines haben Data Scientists gemeinsam: Sie werden immer wichtiger, um die größer werdenden Mengen an Daten und Informationen zu überblicken und zu systematisieren.
In der Praxis zählt folgendes zu den Aufgaben von Data Scientists:
- Datenanalyse und -exploration
- Modellentwicklung und Machine Learning
- Datenvisualisierung
- Entscheidungsunterstützung
- erkennen von Mustern und Anomalien
- Optimierung von Geschäftsprozessen
- Prognosen und Trendanalysen
- Automatisierung
- Beratung anderer Abteilungen
- Datenschutz und Datenethik
Insgesamt nehmen Data Scientists eine Schlüsselfunktion bei der Umwandlung von Daten in wertvolle Einblicke ein, die Unternehmen dabei helfen, informierte Entscheidungen zu treffen und ihre Leistung zu optimieren. Ihre Aufgaben reichen von der Datenerfassung und -analyse bis hin zur Entwicklung komplexer Modelle und der Zusammenarbeit mit verschiedenen Teams, um das volle Potenzial aus den gewonnenen Informationen auszuschöpfen.
Voraussetzungen für einen Job als Data Scientist
Seit wenigen Jahren bieten einige Hochschulen den Studiengang „Data Science“ an. Er vermittelt genau die Kenntnisse, die man für diesen Job benötigt. Wer gerade vor der Wahl eines passenden Studiengangs steht und später als Data Scientist arbeiten möchte, für den bietet sich diese neue Studienmöglichkeit natürlich an.
Die meisten Data Scientists sind jedoch auf unterschiedlichen Wegen zu diesem Job gekommen. Da es bis vor Kurzem noch keine Ausbildung für diesen Beruf gab, gibt es entsprechend verschiedene Möglichkeiten, sich für diesen Job zu qualifizieren. In jedem Fall muss ein Data Scientist exzellente Kenntnisse in Mathematik, Statistik, Informatik und Physik mitbringen. Ein abgeschlossenes Studium in einem dieser Fächer oder einem verwandten Fachbereich kann eine solide Grundlage bieten. Über Berufserfahrung und Weiterbildungen kann dann der Weg zum Data Scientist geebnet werden.
Fähigkeiten und Qualifikationen für einen Job als Data Scientist
Die meisten Data Scientists haben ein abgeschlossenes Hochschulstudium und verfügen über Berufserfahrung. Dabei sind diese Fähigkeiten und Qualifikationen für einen Job als Data Scientist besonders wichtig:
- sehr gute Fähigkeiten in Statistik und Mathematik
- Programmierkenntnisse in relevanten Programmiersprachen (insbesondere Python)
- Datenvisualisierung
- Machine Learning und Algorithmen
- Umgang mit Datenbanken zum Datenmanagement
- analytische und kritische Denkweise
- Bereitschaft, sich stets weiterzubilden, zu lernen und sein Wissen zu erweitern
- agile Arbeitsmethoden
- Disziplin und Selbstmotivation
Jobmöglichkeiten für Data Scientists
Data Scientists sind in einer Vielzahl von Branchen und Einsatzgebieten gefragt, da die Fähigkeit, Daten zu analysieren und daraus wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen, in vielen Bereichen eine entscheidende Rolle spielt. Unternehmen nutzen ihre Expertise, um Geschäftsentscheidungen zu optimieren, Marketingstrategien zu entwickeln, Finanzmodelle zu erstellen und vieles mehr. Einige Branchen mit spannenden Jobmöglichkeiten für Data Scientists:
E-Commerce: Data Scientists spielen eine wichtige Rolle beim Betreiben von Online-Shops. Sie analysieren z. B. das Kundenverhalten und Kaufmuster und erarbeiten darauf basierend Optimierungsmöglichkeiten.
Finanzwesen und Versicherungen: Hier sind Data Scientists unter anderem für die Risikobewertung und Betrugserkennung verantwortlich, aber auch für die Erarbeitung von Anlagestrategien und die Vorhersage von Finanztrends.
Technologie- und IT-Unternehmen: Technologieunternehmen sind immer auf der Suche nach Data Scientists, um Erkenntnisse aus Nutzerdaten zu gewinnen, Produkte zu optimieren und personalisierte Dienstleistungen anzubieten.
Gesundheitswesen und Pharmaindustrie: Im Gesundheitswesen werden Data Scientists eingesetzt, um Krankheitsmuster zu identifizieren, klinische Studien zu analysieren, personalisierte Medizin zu entwickeln und die Effizienz von Gesundheitsdiensten zu verbessern.
Energie- und Umwelttechnik: In diesem Job arbeiten Data Scientists an der Optimierung der Energieerzeugung oder der Vorhersage von Energiebedarf und -verbrauch.
Medien und Unterhaltung: In der Medienindustrie analysieren Data Scientists Nutzungsverhalten, um personalisierte Inhalte anzubieten, Werbekampagnen zu optimieren und Präferenzen zu verstehen.
Regierung und öffentliche Verwaltung: In der öffentlichen Verwaltung und in Ämtern werden Data Scientists eingesetzt, um Datenanalysen für die Politikgestaltung, Sicherheitsstrategien, Umweltschutz und öffentliche Gesundheit durchzuführen.
Automobil- und Transportwesen: Data Scientists analysieren Fahrzeugdaten, um die Fahrzeugleistung zu verbessern, vorausschauende Wartungen durchzuführen oder autonome Fahrzeugtechnologien zu entwickeln.
Karrierechancen und Zukunftsperspektiven für Data Scientists
Die Jobperspektiven für Data Scientists sind exzellent: Die Nachfrage nach Data Scientists wächst in nahezu allen Branchen, da Unternehmen und Organisationen zunehmend erkannt haben, dass datenbasierte Entscheidungen einen Wettbewerbsvorteil bieten. Die Fähigkeiten von Data Scientists sind vielseitig einsetzbar und tragen dazu bei, Geschäftsprozesse zu optimieren, die Effizienz zu steigern und strategische Entscheidungen zu unterstützen.
Der Einstieg als Data Scientist kann in Positionen wie Junior Data Scientist, Data Analyst oder Research Assistant erfolgen. Hier werden erste praktische Erfahrung gesammelt und die Fähigkeiten im Umgang mit Daten und Analysetools verbessert.
Mit zunehmender Erfahrung haben Data Scientists entsprechend sehr gute Karriereaussichten: Sie können zu leitenden Data Scientists, Data Science Manager:innen bis hin zum Chief Data Officer aufsteigen. Data Scientists erwarten sehr gute Verdienstmöglichkeiten, die mit der Übernahme einer der genannten Führungspositionen noch weiter steigen.
Um die Karriereleiter aufzusteigen, ist es außerdem empfehlenswert, sich auf bestimmte Bereiche zu spezialisieren, wie zum Beispiel Machine Learning, Big Data Analytics, Natural Language Processing oder Data Engineering. Diese Spezialisierung vertieft die Expertise und ermöglicht den Aufstieg in höhere Positionen.
Data Scientists haben auch die Möglichkeit, eine Karriere im Bereich Forschung und Bildung anzustreben. Hier arbeiten sie beispielsweise an Hochschulen und bilden angehende Data Scientists aus und sind zugleich Teil innovativer Forschungsprojekte.
Insgesamt bietet die Karriere als Data Scientist eine breite Palette von Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung und Spezialisierung. Die steigende Bedeutung von Daten in Unternehmen und Organisationen sorgt für anhaltende Nachfrage nach qualifizierten Data Scientists und eröffnet eine vielversprechende und lukrative berufliche Zukunft.
