Data Scientist HR-Daten (w/m/d)
Arbeit anders leben Die Stelle ist ab sofort in Teil- und Vollzeit (mind. 30h/Woche) zu besetzen. Das Team Mitarbeiter-Berichtswesen + Analyse erstellt Auswertungen und Berichte zu Mitarbeitenden- und Recruitingdaten. Es passt das Berichtswesen kontinuierlich an aktuelle Anforderungen an und liefert präzise Analysen, damit andere Bereiche fundierte Entscheidungen treffen können.
Die zuverlässige Datenbasis stellt sicher, dass relevante Informationen jederzeit verfügbar und Entscheidungsprozesse effizient sind. • Du identifizierst gemeinsam mit den Fachbereichen relevante Fragestellungen und berätst sie zur Pflege und Weiterentwicklung ihrer Daten und Prozesse. • Du entwickelst Analyse-, Prognose- und Bewertungsmodelle für Mitarbeitenden- und Recruitingdaten mit geeigneten statistischen Verfahren und Machine Learning. • Du bereitest Daten auf, leitest relevante Merkmale ab und automatisierst Analyseprozesse mit Skripten. • Du entwickelst Datenstrukturen für zeitliche Analysen weiter und erkennst Muster, Risiken und Optimierungspotenziale. • Du arbeitest mit internen Partnern und dmTECH an analytischen Lösungen und bereitest deren technische Umsetzung vor. • Du visualisierst und präsentierst Erkenntnisse und leitest daraus fundierte Handlungsempfehlungen ab. • Du
hast ein Studium in Informatik, Mathematik, Statistik, Data Science oder einer vergleichbaren quantitativen oder technischen Fachrichtung abgeschlossen. • Du bringst Berufserfahrung als Data Scientist im HR-Umfeld und im Umgang mit Mitarbeitenden- und Recruitingdaten mit. • Du verfügst über Kenntnisse in Datenanalyse, der Entwicklung von Prognosemodellen und Machine Learning. • Du hast Erfahrung mit Python oder R sowie mit Datenbankabfragen in SQL. • Du kennst Dich mit größeren Datenmengen, Datenaufbereitung und Feature Engineering aus. • Du analysierst komplexe Daten mit Freude, denkst analytisch und arbeitest strukturiert und eigenverantwortlich. • Du kommunizierst und präsentierst überzeugend auf verhandlungssicherem Deutsch (mind. C1); Englischkenntnisse sind von Vorteil.