Wenn Du nach Informationen über die Stelle des Lead Data Scientist suchst, wird Dir dieser Artikel eine große Hilfe sein. Dieser stellt nämlich die wichtigsten Funktionen, Aufgaben und Verantwortlichkeiten vor, die den Kern der täglichen Arbeit der meisten leitenden Wissenschaftler ausmachen.
In diesem Artikel erfährst Du auch, welche Anforderungen die meisten PersonalberaterInnen von jedem erwarten, der sich um eine Stelle als Lead Data Scientist bewirbt.
Lead Data Scientists beschäftigen sich hauptsächlich mit:
- Planen von Datenprojekten
- Entwickeln und Erstellen von Analysesystemen und Vorhersagemodellen
- Leiten eines Teams aus Wissenschaftlern und Wissenschaftlerinnen, Machine-Learning-Engineers sowie Big-Data-Spezialisten und -Spezialistinnen.
Jobbeschreibung:
Die Rolle von Lead Data Scientists besteht darin, das Data Science-Team zu leiten, Projekte zu planen und Analysemodelle zu erstellen. Hierbei werden große Datenmengen aus vielen verschiedenen Quellen genutzt.
Sie leiten die Entwicklung von Produkten für Analyse und Datenmanagement und verwenden maschinelles Lernen, natürliche Sprachverarbeitung und mathematische Techniken, um leistungsstarke Methoden zu entwickeln.
Die Rolle von Lead Data Scientists erfordert die Arbeit mit einer Vielzahl von Datensätzen, wie Einkaufs- und Lieferkettendaten oder auch Daten aus elektronischen Gesundheitsakten und Reklamationen.
Diese wissen auch, wie sie Probleme mit der Datenentwicklung innerhalb des Unternehmens identifizieren, Vorschläge machen und Data Science-Lösungen einsetzen.
So forschen Lead Data Scientists und entwickeln ein grundlegendes Verständnis von Business Performance Measures, um Modelle qualitativ zu informieren und zu interpretieren. Sie sind auch dafür verantwortlich, das Wachstum und die professionelle Entwicklung des Data Science-Teams unter ihrer Verantwortung zu unterstützen.
Diese Rolle beinhaltet auch die Leitung der Entwicklung, des Betrieb und der Wartung von Methoden, die zum Produktangebot beitragen, einschließlich der Anwendung statistischer Modellierungs- und Zeitreihenanalysetechniken, um spezifische Prognosen für das Produkt, das Unternehmen oder den Markt zu erstellen.
Aufgaben eines Lead Data Scientists:
Leiten eines Team aus Wissenschaftlern und Wissenschaftlerinnen, Machine-Learning-Engineers und Big-Data-Spezialisten und -Spezialistinnen
Einrichtung von Prozessen der Datenexploration und -sammlung
Kontrolle der Qualität und Korrektheit der Daten
Interpretation und Analyse von Datenproblemen
Entwurf, Planung und Klassifikation von Datenprojekten
Erstellen analytischer Systeme und Vorhersagemodelle
Prüfen der Leistung von Produkten anhand von Daten
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Anpassung der Datenprojekte an Unternehmensziele
Entlohnung:
Sie sind wegen ihrer fachlichen Expertise, aber auch wegen ihrer Fähigkeit, Junior Data Scientists zu betreuen und einzuarbeiten, sehr gefragt. Allerdings sind diese Qualitäten heute unter Data Scientists sehr selten. Folglich steigt die Vergütung für die Positionen von Lead Data Scientists stetig und in allen Branchen.
Somit liegt das Einstiegsgehalt von Lead Data Scientists bei 60.000 € pro Jahr. Senior Lead Data Scientists ab 100.000 € pro Jahr.
Die Gehälter für Lead Data Scientists in Deutschland können je nach Unternehmen, Standort, Erfahrung und anderen Faktoren variieren. Hier ist eine grobe Gehaltstabelle für Lead Data Scientists in Deutschland basierend auf Durchschnittswerten:
| Erfahrungsstufe | Gehalt (brutto pro Jahr) |
|---|---|
| Junior (1-3 Jahre) | 60.000 € – 80.000 € |
| Erfahren (4-6 Jahre) | 80.000 € – 100.000 € |
| Senior (7+ Jahre) | 100.000 € – 150.000 € |
Lead Data Scientist Anforderungen
- Gutes Verständnis von Machine Learning
- Kenntnisse in Datenmanagement und Visualisierungstechniken
- Interesse für statistische Analysen und prädiktive Modellierung
- Gute Kenntnisse in R, Python und MATLAB
- Erfahrung mit SQL– und NoSQL-Datenbanken
- Organisations- und Führungsfähigkeiten
- Sehr gute Kommunikation
- Unternehmergeist
Was studiert ein Lead Data Scientist ?
Ein Lead Data Scientist ist in der Regel eine Führungsposition in einem Unternehmen und erfordert eine umfangreiche Ausbildung und Erfahrung in den Bereichen Datenanalyse, Statistik, maschinelles Lernen und Data Science.
Die spezifische akademische Ausbildung kann variieren, da es keine festgelegten Anforderungen gibt, aber typischerweise haben Lead Data Scientists einen Abschluss in einem der folgenden Bereiche:
Data Science: Es gibt mittlerweile viele Universitäten und Hochschulen, die spezielle Studiengänge im Bereich Data Science anbieten. Diese Programme decken eine breite Palette von Themen ab, darunter Statistik, maschinelles Lernen, Datenbanken, Big Data und Data Visualization.
Informatik/Computerwissenschaften: Ein Abschluss in Informatik oder Computerwissenschaften bietet eine solide Grundlage für eine Karriere als Data Scientist. Das Studium umfasst Themen wie Programmierung, Datenstrukturen, Algorithmen, künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen.
Mathematik/Statistik: Ein mathematischer Hintergrund ist für die Arbeit mit Daten und statistischen Modellen von entscheidender Bedeutung. Ein Studium der Mathematik oder Statistik vermittelt Kenntnisse über Wahrscheinlichkeitstheorie, lineare Algebra, multivariate Statistik und mathematische Modellierung.
Ingenieurwissenschaften: Einige Lead Data Scientists haben einen Abschluss in Ingenieurwissenschaften wie Elektrotechnik, Maschinenbau oder Softwaretechnik. Diese Studiengänge bieten eine breite Basis in den Naturwissenschaften und können eine solide Grundlage für die Arbeit mit Daten und Analysetechniken bieten.
Darüber hinaus ist eine fortlaufende Weiterbildung bei etwa bei DataScientest den Bereichen Datenanalyse, maschinelles Lernen und verwandten Technologien von großer Bedeutung, da sich diese Bereiche schnell weiterentwickeln.
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