Data Scientist – Sozialstatistik & BI in Neuenburg

Data Scientist – Sozialstatistik & BI in Neuenburg

Neuenburg Vollzeit 49500 - 60500 CHF / Jahr (geschätzt) Vor Ort
Bundesamt für Statistik BFS

Auf einen Blick

  • Aufgaben: Entwickle datenbasierte Entscheidungsgrundlagen und optimiere Datenprozesse.
  • Unternehmen: Bundesamt für Statistik BFS mit einem Fokus auf soziale Statistiken.
  • Vorteile: Attraktive Anstellung mit Weiterbildungsmöglichkeiten und flexiblen Arbeitszeiten.
  • Weitere Informationen: Enger Austausch mit Fachbereichen für spannende Projekte.
  • Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Sozialstatistik mit innovativen Datenanalysen.
  • Qualifikationen: Kenntnisse in R, Python, SQL und Erfahrung in Data-Warehouse-Lösungen.

Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 49500 - 60500 CHF pro Jahr.

Bundesamt für Statistik BFS sucht eine/n Data Scientist/Statistiker zur Entwicklung datenbasierter Entscheidungsgrundlagen in der Sozialhilfestatistik.

Sie konzipieren, automatisieren und optimieren Datenprozesse und Kennzahlen.

Sie arbeiten mit R, Python, SQL, DAX und Power BI, bringen Kenntnisse in Data-Warehouse-Lösungen mit und gestalten Governance sowie Standards der Analyseplattform.

Enge Zusammenarbeit mit Fachbereichen ist vorgesehen.

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Data Scientist – Sozialstatistik & BI in Neuenburg Arbeitgeber: Bundesamt für Statistik BFS

Das Bundesamt für Statistik (BFS) ist ein hervorragender Arbeitgeber, der sich für die Förderung nachhaltiger Daten- und Statistiksysteme in einem internationalen Kontext engagiert. Mit einem starken Fokus auf Vielfalt und Chancengleichheit bietet das BFS nicht nur ein unterstützendes Arbeitsumfeld, sondern auch zahlreiche Möglichkeiten zur persönlichen und beruflichen Weiterentwicklung. Die Mitarbeitenden profitieren von flexiblen Arbeitsmodellen, Gesundheitsförderung und der Möglichkeit, an bedeutenden Projekten in Usbekistan und Bangladesch mitzuwirken, was die Arbeit besonders bereichernd macht.

Bundesamt für Statistik BFS

Kontaktdaten:

Bundesamt für Statistik BFS Recruiting-Team

Jobgipfel Expertenrat🤫

Wir sind der Meinung, dass du so Data Scientist – Sozialstatistik & BI in Neuenburg erhalten könntest

✨Zuhause im Data-Science-Umfeld

Um im Data-Science-Bereich sichtbar zu werden, schau mal in lokale Meetups oder Hackathons rein. Da kannst du nicht nur dein Netzwerk erweitern, sondern auch spannende Projektideen sammeln und zeigen, was du drauf hast.

✨Online-Portfolios sind der Hit!

Erstelle ein Portfolio mit deinen besten Projekten, zum Beispiel auf GitHub oder über eine eigene Webseite. Zeig, an welchen Analyse-Projekten du gearbeitet hast, und überlege dir, praktische Anwendungsfälle zu zeigen, die deine Skills unterstreichen.

✨Verstärk dein Netzwerk mit LinkedIn

Folge wichtigen Persönlichkeiten im Data-Science-Bereich auf LinkedIn und beteilige dich an Diskussionen. Teilen von interessanten Inhalten und Insights kann deine Sichtbarkeit erhöhen und dich zu potenziellen Arbeitgebern bringen.

✨Bewirb dich direkt über unsere Website!

Wenn du eine Stelle wie Data Scientist – Sozialstatistik & BI bei Bundesamt für Statistik BFS in Aussicht hast, bewirb dich direkt über unsere Website. Das zeigt Engagement und du könntest schneller eine Rückmeldung bekommen!

Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Data Scientist – Sozialstatistik & BI in Neuenburg mit Bravour zu bestehen

R
Python
SQL
DAX
Power BI
Data-Warehouse-Lösungen
Datenprozess-Automatisierung

Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡

Ladet eure Datenwissenschaft-Projects hoch!:Wir steh'n voll auf praktische Beispiele! Zeigt uns, was ihr draufhabt, indem ihr eure eigenen Projekte oder Kaggle-Wettbewerbe in euer Portfolio integriert. Das hilft uns, eure Fähigkeiten in der Datenanalyse, Programmierung und Machine Learning besser zu verstehen – und das ist genau das, was wir suchen!

Euer Lebenslauf? Klar und strukturiert!:Wenn ihr euren Lebenslauf erstellt, denkt daran, spezifische Skills zu betonen, die für Datenwissenschaft relevant sind – wie Programmierung in Python oder R, Statistik-Kenntnisse und Erfahrung mit Datenvisualisierungstools. Zeigt uns auch, welche Tools und Frameworks ihr bereits verwendet habt. Das macht einen echt guten Eindruck!

Motivationsschreiben – erklärt, warum ihr Datenwissenschaft liebt!:In eurem Motivationsschreiben solltet ihr uns nicht nur eure Erfahrungen und Skills vorstellen, sondern auch eure Begeisterung für Datenwissenschaft vermitteln. Was hat euer Interesse geweckt? Welche Projekte haben euch inspiriert? Das hilft uns, euch als Person besser kennenzulernen!

Anpassung ist der Schlüssel!:Passt eure Bewerbung an die spezifische Stelle bei Bundesamt für Statistik BFS an! Schaut euch genau an, welche Anforderungen im Stellenprofil stehen, und stellt sicher, dass ihr die relevanten Skills und Erfahrungen in eurer Bewerbung unbedingt erwähnt. Das zeigt, dass ihr wirklich interessiert seid und euch mit der Aufgabe auseinandergesetzt habt!

Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Bundesamt für Statistik BFS vorbereitet

✨Mach Dich mit den Tools vertraut

Im Data Science-Bereich wird oft mit Tools wie Python, R oder SQL gearbeitet. Stell sicher, dass Du die Grundlagen und vielleicht sogar spezifische Bibliotheken wie Pandas oder scikit-learn gut beherrschst. Während des Interviews könnten technische Fragen dazu gestellt werden oder sogar Live-Coding-Tests.

✨Bereite Deine Projekte vor

Als Data Scientist hast Du wahrscheinlich an spannenden Projekten gearbeitet. Bereite Dich darauf vor, diese klar und strukturiert zu präsentieren. Erkläre den Prozess, die verwendeten Daten und die Ergebnisse. Kaum etwas ist überzeugender als ein gutes Projekt, das Deine Fähigkeiten lebendig zeigt!

✨Stell Fragen zur Unternehmenskultur

In einem Vollzeitjob ist die Unternehmenskultur extrem wichtig. Während des Interviews solltest Du Fragen stellen wie: ‚Wie wird Zusammenarbeit im Team gefördert?‘ oder ‚Gibt es Weiterbildungsangebote?‘ Das zeigt, dass Du nicht nur an der Technik interessiert bist, sondern auch daran, wie Du in das Team passt.

✨Simuliere Problemlösungen

Kleine Case Studies können Teil des Interviews sein, also sei bereit, ein Datenproblem zu lösen. Übe, wie Du an solche Probleme herangehen würdest. Zeig Deine Lösungsansätze und den Einsatz von Datenanalyse, um ihnen auf den Grund zu gehen - das ist ein zentraler Bestandteil Deiner zukünftigen Arbeit!