Data Scientist

Data Scientist

Genf Full Time 99000 - 121000 CHF / Jahr (geschätzt) Kein Homeoffice möglich
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Auf einen Blick

  • Aufgaben: Entwickle und verbessere statistische Reporting-Tools für IP-Statistiken.
  • Unternehmen: WIPO, eine innovative Organisation in Genf.
  • Vorteile: Attraktives Gehalt, internationale Erfahrung und Weiterbildungsmöglichkeiten.
  • Weitere Informationen: Dynamisches Arbeitsumfeld mit hervorragenden Karrieremöglichkeiten.
  • Warum dieser Job: Nutze fortschrittliche Analysetechniken und mache einen echten Unterschied.
  • Qualifikationen: Erfahrung in Datenanalyse und Kenntnisse in maschinellem Lernen.

Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 99000 - 121000 CHF pro Jahr.

Data Scientist at WIPO.

Grade: P-3. Location: Geneva, Switzerland. Application deadline: 21 September 2026.

  • Implement and enhance internal and external statistical reporting tools in line with the Division's standards, ensuring accessibility, transparency, and clarity in the interpretation of IP statistics .
  • Build and maintain assigned web-based dashboards, data access platforms, and analytics pipelines, in collaboration with relevant WIPO sectors, to support monitoring, analysis and decision-making related to system usage and growth.
  • Carry out defined analytical workstreams within statistical and data science projects, applying advanced analytical techniques, including machine learning, LLMs, and predictive modeling where appropriate, to help identify drivers, barriers and opportunities for increased uptake of WIPO services.
  • #J-18808-Ljbffr

Data Scientist Arbeitgeber: GloJobs

Die ITU ist ein hervorragender Arbeitgeber, der eine dynamische und unterstützende Arbeitsumgebung in Genf bietet. Mit einem starken Fokus auf berufliche Weiterentwicklung und einer Kultur der Zusammenarbeit ermöglicht die ITU ihren Mitarbeitenden, ihre Fähigkeiten zu entfalten und einen bedeutenden Beitrag zur globalen Kommunikation zu leisten. Zudem profitieren die Angestellten von attraktiven Sozialleistungen und der Möglichkeit, an internationalen Projekten mitzuarbeiten, die einen echten Unterschied machen.

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Kontaktdaten:

GloJobs Recruiting-Team

StudySmarter Expertenrat🤫

Wir sind der Meinung, dass du so Data Scientist 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 GloJobs

Gehe auf die Karriere-Seite von GloJobs 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 mit Bravour zu bestehen

Statistische Berichterstattung
Zugänglichkeit und Transparenz
Webbasierte Dashboards
Datenzugangsplattformen
Analytische Pipelines
Datenanalyse
Maschinelles Lernen

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 GloJobs 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 GloJobs arbeiten möchtest und was dich an Data Science begeistert. Wir lieben es, wenn Bewerber ihre Leidenschaft zeigen!

Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei GloJobs 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 GloJobs 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.