In één oogopslag
- Taken: Werk samen met experts aan innovatieve data-analyseoplossingen voor echte zakelijke uitdagingen.
- Bedrijf: QuantumBlack, AI by McKinsey - een toonaangevend bedrijf in datawetenschap.
- Voordelen: Uitgebreide voordelen, mentorship en een cultuur van continue groei.
- Overige informatie: Werken in een diverse, wereldwijde gemeenschap met uitstekende leermogelijkheden.
- Waarom deze baan: Maak impact met data en ontwikkel je vaardigheden in een dynamische omgeving.
- Kwalificaties: Studie in voortgang met ervaring in machine learning en Python of R.
Het verwachte salaris ligt tussen 900 - 1100 € per maand.
Wil je werk doen dat ertoe doet, naast ondersteunende leiders die je helpen sneller te groeien dan je ooit voor mogelijk had gehouden? Ben je een creatieve probleemoplosser die energie krijgt van uitdagingen? Je bent op de juiste plek.
Je impact
Je maakt deel uit van interdisciplinaire teams gedurende 8-12 weken, waarbij je analytische oplossingen ontwikkelt die helpen bij het oplossen van de meest dringende zakelijke uitdagingen van klanten. Je werkt nauw samen met ervaren Data Scientists, Data Engineers en Machine Learning Engineers en ondersteunt projectteams door verkennende data-analyse uit te voeren, eenvoudige modellen te bouwen en te valideren, LLM-gebruikscases te implementeren, klanten te helpen GenAI te adopteren en RAG-systemen en visualisaties te ontwikkelen die helpen inzichten te onthullen uit complexe datasets. Je doet praktische ervaring op met het toepassen van analytisch denken in echte zakelijke contexten en leert hoe data-gedreven inzichten organisaties kunnen transformeren. Door middel van mentorschap en gestructureerde feedback verdiep je je begrip van hoe je zakelijke problemen kunt vertalen naar technische taken en hoe analytische oplossingen meetbare impact voor klanten creëren.
Je groei
Het creëren van blijvende impact en het opbouwen van langdurige capaciteiten met onze klanten is geen gemakkelijke taak. Je bent het soort persoon dat gedijt in een cultuur van hoge prestaties/hoge beloningen – moeilijke dingen doen, jezelf weer oprapen als je struikelt en de veerkracht hebben om een andere weg vooruit te proberen. In ruil voor je drive, vastberadenheid en nieuwsgierigheid bieden we de middelen, mentorschap en kansen die je nodig hebt om sneller een sterkere leider te worden dan je ooit voor mogelijk had gehouden. Je collega's – op alle niveaus – investeren diep in jouw ontwikkeling, net zoals zij investeren in het leveren van uitzonderlijke resultaten voor klanten. Elke dag ontvang je leermogelijkheden, coaching en blootstelling die je groei versnellen op manieren die je nergens anders zult vinden.
Wanneer je bij ons komt, heb je:
- Continue leren: Onze leer- en leercultuur, ondersteund door gestructureerde programma's, draait helemaal om het helpen van jouw groei terwijl we een omgeving creëren waarin feedback duidelijk, uitvoerbaar en gericht is op jouw ontwikkeling.
- Een stem die ertoe doet: Vanaf dag één waarderen we jouw ideeën en bijdragen. Je maakt een tastbare impact door innovatieve ideeën en praktische oplossingen aan te bieden.
- Wereldwijde gemeenschap: Je hebt de kans om te leren van uitzonderlijke collega's met diverse achtergronden en ervaringen.
- Wereldklasse voordelen: We bieden een uitgebreid voordelenpakket om holistisch welzijn voor jou en je gezin mogelijk te maken.
Je kwalificaties en vaardigheden
- Onderwijs op universitair niveau in uitvoering
- Ervaring door middel van cursussen of projecten in het bouwen van Retrieval-Augmented Generation (RAG) systemen of het implementeren van Large Language Model (LLM) gebruikscases is een sterke plus
- Sterke interesse in het toepassen van machine learning en statistische analyse om echte problemen op te lossen
- Fundamentele ervaring in Python (bij voorkeur) of R voor data-analyse en modelprototyping
- Basisbegrip van data wrangling, visualisatie en verkennende analyse
- Bekendheid met bibliotheken zoals pandas, NumPy, scikit-learn of gelijkwaardig
- Goede analytische en probleemoplossende vaardigheden; in staat om taken te structureren en tijd effectief te beheren
- Nieuwsgierigheid en een groeimindset – comfortabel met het stellen van vragen en snel nieuwe tools leren
- Uitzonderlijk tijdsbeheer om aan je verantwoordelijkheden te voldoen in een complexe en grotendeels autonome werkomgeving
- Bereidheid om te reizen
- Teamgerichte mindset en bereidheid om van anderen te leren
- Sterke communicatieve vaardigheden in het Engels, met het vermogen om je stijl aan te passen aan verschillende perspectieven en niveaus. Kennis van het Nederlands of Frans is wenselijk.
Data Scientist Intern - QuantumBlack, AI by McKinsey werkgever: McKinsey & Company
Bij Orphoz in Amsterdam bieden we een unieke werkomgeving waar je kunt groeien als Senior Consultant. Met een sterke focus op continue ontwikkeling, mentorship en een cultuur van feedback, krijg je de kans om je vaardigheden te verfijnen en impact te maken in uitdagende transformatieprojecten. Onze diverse en internationale gemeenschap stimuleert creativiteit en samenwerking, terwijl onze wereldklasse voordelen zorgen voor jouw welzijn en dat van je gezin.
Hupjob Expertadvies🤫
Zo denken wij dat je Data Scientist Intern - QuantumBlack, AI by McKinsey kunt binnenhalen
✨Ken je Data Science Communities
Zoek naar lokale meetups of online communities waar data scientists samenkomen. Dit is een geweldige manier om andere professionals te leren kennen, je netwerk uit te breiden en misschien zelfs je toekomstige stage bij McKinsey & Company te scoren.
✨Word zichtbaar met je vaardigheden
Demonstreer je kennis door deel te nemen aan hackathons of data science wedstrijden zoals Kaggle. Zo krijg je niet alleen praktijkervaring, maar ook een flinke boost voor je portfolio, wat je kans vergroot om die stageplek te veroveren.
✨Maak gebruik van je universiteit
Universiteiten hebben vaak connecties met bedrijven en kunnen je helpen bij het aanvragen van stages. Vraag bij je studiecoördinator of loopbaanservice naar mogelijkheden of zelfs evenementen waar McKinsey & Company misschien aanwezig is.
✨Solliciteer via onze website!
Vergeet niet dat de beste manier om je kansen te vergroten, is door direct te solliciteren via onze website. Jouw unieke vaardigheden in data science zijn precies wat McKinsey & Company nodig heeft, dus kom in actie!
Wij denken dat je deze vaardigheden nodig hebt om als Data Scientist Intern - QuantumBlack, AI by McKinsey te schitteren
Een paar tips voor je sollicitatie 🫡
Speel in op je analytische vaardigheden:In je CV en motivatiebrief is het belangrijk om je analytische vaardigheden te benadrukken. Vertel ons over projecten of studies waar je data-analyse hebt toegepast, bijvoorbeeld met Python of R. Laat zien welke technieken je hebt gebruikt en hoe deze je geholpen hebben om problemen op te lossen.
Doe iets met je portfolio!:Als data science stagiair is het handig als je een portfolio hebt met voorbeelden van je werk. Dit kan een GitHub-repo zijn waar je code en projecten deelt. Vergeet niet om een paar interessante projecten te laten zien die je hebt gedaan, inclusief je aanpak en de resultaten die je hebt behaald.
Toon je leermotivatie:Aangezien het om een stage gaat, willen we zien dat je leergierig bent. Gebruik je motivatiebrief om te vertellen waarom je enthousiast bent over data science en wat je hoopt te leren bij McKinsey & Company. Deel eventuele cursussen of certificaten die je hebt behaald en die relevant zijn voor de rol.
Wees specifiek over je technische vaardigheden:Vermeld in je CV specifiek welke programmeertalen en tools je beheerst. Bij data science kan dat variëren van Python en SQL tot machine learning-bibliotheken zoals TensorFlow of Scikit-Learn. Laat ook zien welke specifieke projecten je met deze vaardigheden hebt gedaan om je ervaring te onderbouwen.
Zo bereid je je voor op een sollicitatiegesprek bij McKinsey & Company
✨Toon je technische vaardigheden
Als je solliciteert voor een stage in de data-science, laat dan vooral je technische vaardigheden zien. Wees klaar om te praten over tools zoals Python en R, en misschien zelfs je ervaring met data-analyse of machine learning. Denk erover na om een paar voorbeelden van projecten te delen waarin je deze vaardigheden hebt toegepast.
✨Voorzie je portfolio van voorbeelden
Zorg ervoor dat je portfolio goed gevuld is met projecten die je hebt gedaan, of dat nu schoolopdrachten zijn of persoonlijke projecten. We moeten laten zien hoe je aan realistische data-analyse hebt gewerkt en welke bevindingen je hebt gedaan. Een goed gepresenteerd portfolio kan in je voordeel werken tijdens de gesprekken.
✨Wees voorbereid op technische vragen
Verwacht technische vragen over statistische methoden, datamodellering en algoritmen. De interviewers kunnen vragen naar hoe je bepaalde analyses zou uitvoeren of hoe je het beste een dataset zou kunnen opschonen. Door hier scherp op voorbereid te zijn, komt je kennis nog sterker over.
✨Focus op leer- en aanpassingsvermogen
Als stagiair is je motivatie om te leren belangrijker dan ervaring. We moeten laten zien dat we snel kunnen leren en ons kunnen aanpassen aan nieuwe situaties. Denk aan hoe je eerdere uitdagingen hebt aangepakt en wat je van die ervaringen hebt geleerd.
