Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle datenbasierte Lösungen und arbeite an spannenden Projekten mit globalem Einfluss.
- Unternehmen: QuantumBlack, AI by McKinsey - ein innovatives Unternehmen mit einer unterstützenden Kultur.
- Vorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, umfassende Sozialleistungen und kontinuierliche Weiterbildung.
- Weitere Informationen: Multikulturelles Team mit globaler Reichweite und hervorragenden Entwicklungsmöglichkeiten.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft mit Daten und erlebe persönliches Wachstum in einem dynamischen Umfeld.
- Qualifikationen: Abschluss in Mathematik, Statistik oder Informatik und Erfahrung in der Datenwissenschaft.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 49500 - 60500 CHF pro Jahr.
Wollen Sie an bedeutungsvoller Arbeit mit unterstützenden Führungskräften arbeiten, die Ihnen helfen, schneller zu wachsen als Sie je für möglich gehalten haben? Sind Sie ein kreativer Problemlöser, der von Herausforderungen motiviert wird? Sie sind am richtigen Ort.
Ihr Einfluss
Sie werden in multidisziplinären Umgebungen arbeiten und Daten nutzen, um einen realen Einfluss auf Organisationen weltweit zu haben. Sie werden viele der Empfehlungen beeinflussen, die unsere Kunden benötigen, um ihre Geschäfte positiv zu verändern und die Leistung zu steigern. Sie sind verantwortlich für die Arbeit mit komplexen und äußerst vielfältigen Datensätzen von einigen der größten Organisationen der Welt, um reale Probleme zu lösen. Sie entwickeln hochwertige Datenwissenschaftsprodukte und -lösungen für Kunden sowie Ressourcen für unsere internen Datenteams, wobei der Fokus auf Modellierung liegt und Sie eng mit dem Data Engineering-Team zusammenarbeiten. Darüber hinaus präsentieren Sie Ergebnisse, Empfehlungen und bieten Beratung für Stakeholder, sowohl intern als auch extern.
Im Laufe Ihrer Tätigkeit werden Sie lernen, in verschiedenen Branchen und Sektoren zu arbeiten, Einblicke in unterschiedliche geschäftliche Herausforderungen und Anwendungen der Datenwissenschaft zu gewinnen. Sie werden großangelegte Daten- und Analyselösungen aufbauen, komplexe Probleme und anspruchsvolle Kundensituationen bewältigen. Sie lernen auch Best Practices in der Entwicklung von Daten und Analysen, einschließlich Rahmenbedingungen, Verantwortungsmodellen, hochwertigem Code, Datensicherheit, Nachhaltigkeit und Skalierbarkeit. In kollaborativen Teams mit unterschiedlichen Fähigkeiten fördern Sie effektive Teamarbeit und lernen von Kollegen in einer multikulturellen und kreativen Umgebung. Auf dem Laufenden zu bleiben über die neuesten Fortschritte in den Werkzeugen, Techniken und Technologien der Datenwissenschaft sowie die Teilnahme an erstklassigen Lernprogrammen wird ein wichtiger Teil Ihrer Entwicklung sein. Sie werden auch starke kundenorientierte Fähigkeiten entwickeln, einschließlich effektiver Kommunikation, Problemlösung und Präsentationsfähigkeiten.
Sie arbeiten mit anderen Datenwissenschaftlern, Daten-/ML-Ingenieuren, Designern, Projektmanagern und Fachexperten aus dem Geschäftsbereich an interdisziplinären Projekten in verschiedenen Branchen, um die geschäftlichen Ambitionen mit Daten und Analysen zu ermöglichen. Unser Technologie-Stack ist vielfältig. Während wir dafür plädieren, die richtigen Werkzeuge für die jeweilige Aufgabe zu verwenden, berücksichtigen wir auch die aktuelle Landschaft und die Vorlieben des Kunden. Oft verwenden wir Python, PySpark, TensorFlow, PyTorch, Databricks, SQL, Docker und Kubernetes. Wir nutzen auch unsere eigenen proprietären Werkzeuge wie Kedro, CausalNex und MLRun und arbeiten regelmäßig mit Cloud-Service-Anbietern wie AWS, GCP und Azure.
Ihr Wachstum
Nachhaltige Auswirkungen zu erzielen und langfristige Fähigkeiten mit unseren Kunden aufzubauen, ist keine leichte Aufgabe. Sie sind der Typ Mensch, der in einer Hochleistungs-/Hochbelohnungskultur gedeiht - schwierige Dinge zu tun, sich wieder aufzurichten, wenn Sie stolpern, und die Resilienz zu haben, einen anderen Weg nach vorne zu versuchen. Im Gegenzug für Ihren Antrieb, Ihre Entschlossenheit und Ihre Neugier stellen wir die Ressourcen, Mentoren und Möglichkeiten bereit, die Sie benötigen, um schneller ein stärkerer Führer zu werden, als Sie je für möglich gehalten haben. Ihre Kollegen auf allen Ebenen investieren tief in Ihre Entwicklung, ebenso wie sie in die Bereitstellung außergewöhnlicher Ergebnisse für Kunden investieren. Jeden Tag erhalten Sie Lehrlingsausbildung, Coaching und Einblicke, die Ihr Wachstum auf eine Weise beschleunigen, die Sie nirgendwo anders finden werden.
Wenn Sie zu uns kommen, werden Sie Folgendes haben:
- Kontinuierliches Lernen: Unsere Lern- und Lehrlingskultur, unterstützt durch strukturierte Programme, dreht sich alles darum, Ihnen beim Wachsen zu helfen, während wir eine Umgebung schaffen, in der Feedback klar, umsetzbar und auf Ihre Entwicklung fokussiert ist. Die wahre Magie geschieht, wenn Sie die Eingaben anderer zu Herzen nehmen und das schnelle Lernerlebnis annehmen, indem Sie Ihre Reise selbst in die Hand nehmen.
- Eine Stimme, die zählt: Vom ersten Tag an schätzen wir Ihre Ideen und Beiträge. Sie werden einen greifbaren Einfluss ausüben, indem Sie innovative Ideen und praktische Lösungen anbieten, während Sie unser unerschütterliches Engagement für Ethik und Integrität aufrechterhalten. Wir ermutigen nicht nur zu unterschiedlichen Perspektiven, sondern diese sind entscheidend, um uns zu den bestmöglichen Ergebnissen zu führen.
- Globale Gemeinschaft: Mit Kollegen in über 65 Ländern und mehr als 100 verschiedenen Nationalitäten fördert die Vielfalt unserer Firma Kreativität und hilft uns, die besten Lösungen für unsere Kunden zu finden. Außerdem haben Sie die Möglichkeit, von außergewöhnlichen Kollegen mit unterschiedlichen Hintergründen und Erfahrungen zu lernen.
- Weltklasse-Vorteile: Neben einem wettbewerbsfähigen Gehalt (basierend auf Ihrem Standort, Ihrer Erfahrung und Ihren Fähigkeiten) bieten wir ein umfassendes Leistungspaket, um Ihr ganzheitliches Wohlbefinden und das Ihrer Familie zu fördern.
Ihre Qualifikationen und Fähigkeiten
- Abschluss in (Wirtschafts-) Mathematik, Statistik, Maschinenlernen, Datenwissenschaft, Physik, Informatik oder Ingenieurwesen erforderlich.
- Ein Master-Abschluss in Datenwissenschaft, Informatik, Wirtschaftsinformatik oder gleichwertig ist von Vorteil.
- Bis zu 2 Jahre praktische Berufserfahrung in der Anwendung fortgeschrittener Methoden der Datenwissenschaft und der Implementierung technischer Datenlösungen (z.B. Entwicklung von Maschinenlernmodellen), um Geschäftsprobleme zu lösen.
- Ein starkes Verständnis der verschiedenen Analyselandschaften, einschließlich Business Intelligence, Maschinenlernen, KI und generativer KI, und wie man sie effektiv in verschiedenen Szenarien anwendet.
- Kenntnisse in Python, SQL (mit Fokus auf Daten- und Analyseanwendungen).
- Berufserfahrung mit cloudbasierten Analysetools von marktführenden Anbietern wie AWS, MS Azure, Google Cloud.
- Praktische Erfahrung in der Entwicklung von Anwendungen für generative KI.
- Nachweisliche Erfolge in beratenden Tätigkeiten.
- Nachweisliche Führungskompetenz in einem Arbeitsumfeld und/oder durch außerschulische Aktivitäten.
- Effektive Kommunikations- und Präsentationsfähigkeiten, insbesondere die Fähigkeit, komplexe analytische Konzepte verständlich zu erklären, angepasst an verschiedene Gruppen von nicht-technischen Zielgruppen, z.B. Geschäftsleiter, Produktverantwortliche, Vertriebs- und Marketingleiter.
- Fließende Sprachkenntnisse in Deutsch oder Französisch sowie Englisch auf Geschäftsniveau.
Data Scientist - QuantumBlack, AI by McKinsey in Zürich Arbeitgeber: McKinsey
McKinsey & Company bietet eine dynamische und unterstützende Arbeitsumgebung in Zürich, wo Sie die Möglichkeit haben, mit führenden Fachleuten zusammenzuarbeiten und Ihre juristischen Fähigkeiten weiterzuentwickeln. Unsere Unternehmenskultur fördert Innovation und Zusammenarbeit, während wir Ihnen zahlreiche Weiterbildungsmöglichkeiten bieten, um Ihre Karriere voranzutreiben. Zudem profitieren Sie von einem attraktiven Vergütungspaket und flexiblen Arbeitsmodellen, die eine ausgewogene Work-Life-Balance unterstützen.
Jobgipfel Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Data Scientist - QuantumBlack, AI by McKinsey in Zürich erhalten könntest
✨Tausch dich mit Datenexperten aus
Such nach lokalen Meetup-Gruppen oder Konferenzen in der Datenwissenschaft. Das ist eine super Gelegenheit, um mit Leuten zu reden, die schon in der Branche arbeiten, und eventuell sogar Insider-Tipps zu bekommen, wo Stellen zu vergeben sind.
✨Mach dich sichtbar mit Projekten
Erstelle ein paar spannende Projekte oder Analysen und teile sie auf Plattformen wie GitHub oder Kaggle. Wenn du einen coolen Algorithmus oder ein Data Vision Projekt hast, zeig es! Das bringt dich in die Sichtbarkeit und zeigt, was du drauf hast.
✨Kümmere dich um dein Netzwerk
Tausch dich mit ehemaligen Kommilitonen oder Professoren aus, die in der Datenwissenschaft tätig sind. Oft sind es die persönlichen Empfehlungen, die den Unterschied machen können, wenn es um die ersten Schritte in die Branche geht.
✨Bewirb dich direkt bei Firmen wie McKinsey
Gehe auf die Karriere-Seite von McKinsey und schau dir die offenen Stellen im Bereich Datenwissenschaft an. Nutze die Chance, direkt zu bewerben, weil das oft schneller und persönlicher ist als über Jobbörsen.
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Data Scientist - QuantumBlack, AI by McKinsey in Zürich mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Heb din technisches Wissen hervor:Sorg dafür, dass du in deinem CV und im Anschreiben deine Kenntnisse in Data Science-Tools wie Python, R oder SQL deutlich machst. Verlinke eventuell auf Projekte oder Studien, die du realisiert hast, um dein Wissen zu untermauern. Bei uns bei McKinsey suchen wir nach Leuten, die richtig mit Daten umgehen können!
Zahlenschwindler oder Problemlöser?:Überleg dir konkrete Beispiele, wie du mit Zahlen und Daten Herausforderungen gelöst hast. Das zeigt uns deine Fähigkeit, analytisch zu denken und komplexe Probleme zu bewältigen. In der Data Science sind solche Skills Gold wert!
Die perfekte Dokumentation:Wenn du an Projekten gearbeitet hast, zeig uns deine Dokumentation! Gute Data Scientists präsentieren ihre Analysen und Resultate nachvollziehbar. So kannst du uns zeigen, dass du sowohl technische Skills hast als auch in der Lage bist, deine Arbeit verständlich zu kommunizieren.
Cooler Lebenslauf und Anschreiben:Dein Lebenslauf und dein Anschreiben sollten nicht nur ordentlich aussehen, sondern auch strukturiert und relevant für die Data Science sein. Mach deutlich, warum du bei McKinsey arbeiten möchtest und was dich an Data Science begeistert. Wir lieben es, wenn Bewerber ihre Leidenschaft zeigen!
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei McKinsey vorbereitet
✨Data-Analysen ganz konkret
Mach dich bereit für technische Fragen über Datenanalysen und Statistiken. Du könntest gebeten werden, eine erste Datenanalyse durchzuführen oder Hypothesen mittels Daten zu validieren. Üb das mit echten Datensätzen, damit du die Tools wie Python oder R gut im Griff hast.
✨Das ideale Projekt-Portfolio
Sammle relevante Projekte in einem Portfolio, das dein Können zeigt. In einem Vorstellungsgespräch für eine Data-Science-Position wollen die Arbeitgeber oft sehen, wie du an Herausforderungen herangegangen bist. Zeig uns deine besten Projekte, vielleicht sogar solche, die interessante Visualisierungen oder Machine Learning Modelle beinhalten.
✨Soft Skills sind nicht zu unterschätzen
Kommunikation ist ein wichtiger Teil im Data-Science-Bereich. Bereite dich darauf vor, darüber zu sprechen, wie du komplexe Daten für nicht-technische Stakeholder erklärt hast. Es könnte auch hilfreich sein, Beispiele zu teilen, wo du im Team gearbeitet hast, um Datenlösungen zu entwickeln.
✨Fragen zur Unternehmensstrategie
Mach dir Gedanken darüber, wie deine Rolle im Unternehmen McKinsey zum geschäftlichen Erfolg beitragen kann. Bereite Fragen vor, die aufzeigen, dass du deren Datenstrategie verstehst und wie du aktiv zur Verbesserung beitragen kannst. Das zeigt, dass du nicht nur technisches Wissen, sondern auch Interesse am Unternehmen hast.
