In één oogopslag
- Taken: Werk samen met klanten aan innovatieve analytics oplossingen en los echte bedrijfsproblemen op.
- Bedrijf: QuantumBlack, AI by McKinsey - een toonaangevend technologiebedrijf.
- Voordelen: Competitief salaris, uitgebreide voordelen en mogelijkheden voor professionele groei.
- Overige informatie: Dynamische werkomgeving met wereldwijde samenwerking en unieke leermogelijkheden.
- Waarom deze baan: Maak impact met data-analyse en werk aan baanbrekende projecten in diverse industrieën.
- Kwalificaties: Ervaring met machine learning en sterke programmeervaardigheden in Python of R.
Het verwachte salaris ligt tussen 61650 - 75350 € per jaar.
Wil je werk doen dat ertoe doet, samen met 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.
JOUW IMPACT
Je zult samenwerken met klanten en interdisciplinaire teams om impactvolle analytische oplossingen te ontwikkelen, code te optimaliseren en echte zakelijke problemen op te lossen in diverse sectoren. Je groeit als technoloog door bij te dragen aan baanbrekende projecten, R&D en wereldwijde conferenties terwijl je samenwerkt met wereldklasse talent in een dynamische, innovatieve omgeving. Je zult partnerschappen aangaan met klanten om hun behoeften te begrijpen en impactvolle analytische oplossingen te ontwikkelen. Je vertaalt zakelijke problemen naar analytische uitdagingen, bouwt modellen om deze op te lossen en zorgt ervoor dat ze worden geëvalueerd met relevante metrics. Je draagt ook bij aan interne tools, neemt deel aan R&D-projecten en hebt de mogelijkheid om conferenties zoals NIPS en ICML bij te wonen en daar te presenteren. Jouw werk zal echte impact creëren. Door patronen in gegevens te identificeren en innovatieve oplossingen te leveren, help je klanten hun concurrentievoordeel te behouden en hun dagelijkse operaties te transformeren. Jouw bijdragen zullen directe invloed hebben op bedrijfsresultaten en blijvende verbeteringen in verschillende sectoren stimuleren.
Je zult in Amsterdam of Brussel zijn en nauw samenwerken met data scientists, data engineers, machine learning engineers, ontwerpers en productmanagers over de hele wereld aan interdisciplinaire projecten die wiskunde, statistiek en machine learning gebruiken om inzichten uit ruwe gegevens te halen. Je helpt wereldwijde bedrijven hun activiteiten te transformeren en de prestaties in sectoren zoals gezondheidszorg, automotive, energie en elite sport te verbeteren. Je zult gedijen in een ongeëvenaarde omgeving voor groei. Je ontwikkelt een gewilde perspectief door technologie en zakelijke waarde te verbinden, echte uitdagingen aan te gaan in diverse sectoren en samen te werken met inspirerende multidisciplinaire teams, waardoor je een holistisch begrip van AI en het potentieel ervan om transformatie te stimuleren verwerft.
JOUW 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 wanneer je struikelt en de veerkracht hebben om een andere weg vooruit te proberen. In ruil voor jouw drive, vastberadenheid en nieuwsgierigheid bieden we de middelen, mentorship 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 begeleiding, 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. De echte magie gebeurt wanneer je de input van anderen ter harte neemt en de snelle leerervaring omarmt, waarbij je jouw reis in eigen handen neemt.
- 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, terwijl je onze onverzettelijke toewijding aan ethiek en integriteit handhaaft. We moedigen niet alleen diverse perspectieven aan, maar ze zijn cruciaal voor het leiden naar de best mogelijke resultaten.
- Wereldwijde gemeenschap: Met collega's in meer dan 65 landen en meer dan 100 verschillende nationaliteiten, stimuleert de diversiteit van ons bedrijf creativiteit en helpt ons de beste oplossingen voor onze klanten te bedenken. Bovendien heb je de kans om te leren van uitzonderlijke collega's met diverse achtergronden en ervaringen.
- Wereldklasse voordelen: Naast een competitief salaris (afhankelijk van jouw locatie, ervaring en vaardigheden), bieden we een uitgebreid voordelenpakket om holistisch welzijn voor jou en je gezin mogelijk te maken.
JOUW KWALIFICATIES EN VAARDIGHEDEN
- Bachelor-, Master- of PhD-niveau in een discipline zoals: computerwetenschappen, machine learning, toegepaste statistiek, wiskunde, engineering of kunstmatige intelligentie.
- Professionele ervaring in het toepassen van machine learning en data mining technieken op echte problemen met grote hoeveelheden gegevens.
- Programmeervaardigheden (focus op machine learning): R en/of Python (vereist), SPSS, SAS, Ruby, Hadoop (gewaardeerd).
- Vermogen om statistische analyses en modelleringsalgoritmen te prototypen en deze algoritmen toe te passen voor data-gedreven oplossingen voor problemen in nieuwe domeinen.
- Vermogen om onafhankelijk modelontwikkeling te bezitten en aan te sturen, waarbij eisen en deadlines in balans worden gehouden.
- Aangetoonde aanleg voor analytics.
- Hoewel we pleiten voor het gebruik van de juiste technologie voor de juiste taak, maken we vaak gebruik van de volgende technologieën: Python, PySpark, de PyData-stack, SQL, Airflow, Databricks, ons eigen open-source data-pipelining framework genaamd Kedro, Dask/RAPIDS, containertechnologieën zoals Docker en Kubernetes, cloudoplossingen zoals AWS, GCP en Azure, en meer.
- Uitzonderlijk tijdmanagement om aan jouw verantwoordelijkheden te voldoen in een complexe en grotendeels autonome werkomgeving.
- Bereidheid om te reizen.
- Goede presentatie- en communicatieve vaardigheden, met het vermogen om complexe analytische concepten uit te leggen aan mensen uit andere vakgebieden.
- Sterke communicatieve vaardigheden, zowel mondeling als schriftelijk, in het Engels, met het vermogen om jouw stijl aan te passen aan verschillende perspectieven en niveaus van senioriteit. Kennis van het Frans of Nederlands is gewaardeerd.
Data Scientist - QuantumBlack, AI by McKinsey in Amsterdam werkgever: McKinsey
Bij McKinsey & Company bieden we een stimulerende werkomgeving waar je kunt groeien en impact kunt maken. Met een sterke focus op continue ontwikkeling, diversiteit en een cultuur van feedback, krijg je de kans om samen te werken met getalenteerde collega's uit meer dan 65 landen. Onze uitgebreide voordelen en ondersteuning voor welzijn zorgen ervoor dat je niet alleen professioneel, maar ook persoonlijk kunt floreren.
Hupjob Expertadvies🤫
Zo denken wij dat je Data Scientist - QuantumBlack, AI by McKinsey in Amsterdam kunt binnenhalen
✨Duik in de Data Science Communities
Data science draait om kennis delen en leren van elkaar. Sluit je aan bij online communities zoals Kaggle, GitHub en Stack Overflow. Deel je projectwerk en leer van anderen – dit kan leiden tot waardevolle connecties en zelfs een sollicitatie bij McKinsey!
✨Neem deel aan Hackathons
Hackathons zijn een geweldige manier om je vaardigheden in de praktijk te brengen en jezelf te laten zien. Veel bedrijven, waaronder McKinsey, zoeken kandidaten die hun creativiteit en probleemoplossend vermogen kunnen demonstreren. Maak gebruik van deze evenementen om je netwerk uit te breiden.
✨Show je Expertise met Projecten
Laat je skills zien met een publiek portfolio! Zorg ervoor dat je een paar interessante projecten hebt die jouw datavisualisatie, statistiek en machine learning vaardigheden tonen. Plaats ze op platforms zoals GitHub of je eigen website – zo laat je zien wat je kan bij McKinsey.
✨Pas je Sollicitatie aan voor Geschiktheid
Bij fulltime data science functies is het belangrijk om je sollicitatie specifiek te maken voor de rol bij McKinsey. Kijk goed naar de vereisten en match je vaardigheden en ervaring aan wat zij zoeken. Dit maakt het veel waarschijnlijker dat ze jou uitnodigen voor een gesprek!
Wij denken dat je deze vaardigheden nodig hebt om als Data Scientist - QuantumBlack, AI by McKinsey in Amsterdam te schitteren
Een paar tips voor je sollicitatie 🫡
Laat je technische vaardigheden zien!:In de data-science wereld willen we je technische bekwaamheden echt zien. Zorg ervoor dat je kennis van programmeertalen zoals Python of R, evenals je ervaring met data-analysetools en -technieken, duidelijk naar voren komen in je CV. Dit is een kans om je talenten in statistiek en machine learning te benadrukken, zodat McKinsey ziet dat jij hun ideale kandidaat bent!
Geef je projecten een spotlight:Vergeet niet om eventuele data-projecten of analyses die je al hebt uitgevoerd op te nemen. Heb je bijvoorbeeld een GitHub-account? Voeg dat toe! Dit is een toffe manier om je praktische ervaring te laten zien, wat de recruiter van McKinsey echt zal aanspreken. Laat zien hoe je problemen hebt opgelost en dat je in staat bent om inzichten uit data te halen!
Wees duidelijk over je doelen:Aangezien het om een fulltime rol gaat, is het belangrijk dat je in je motivatiebrief je doelen en ambities duidelijk maakt. Wat hoop je te leren en te bereiken in deze functie bij McKinsey? Laat zien dat je niet alleen geïnteresseerd bent in de functie, maar ook in wat je kunt bijdragen aan het team en het bedrijf.
Ondersteun je ervaring met data:Naast je technische vaardigheden, is het ook cruciaal om je eerdere ervaring te onderbouwen met concrete resultaten. Heb je analyses uitgevoerd die hebben geleid tot verbetering van processen of het nemen van strategische beslissingen? Geef cijfers en voorbeelden in je CV en motivatiebrief, zodat McKinsey ziet dat je kennis van data echt impact heeft gehad.
Zo bereid je je voor op een sollicitatiegesprek bij McKinsey
✨Show je dataskills
Zorg ervoor dat je goed voorbereid bent op technische vragen die je dataskills testen. Bereid je voor op vragen over data-analyse, statistiek en machine learning. Wij moeten ook kunnen zien dat je vertrouwd bent met tools zoals Python, R of SQL.
✨Breng je portfolio mee
Als data scientist is je portfolio cruciaal. Zorg ervoor dat je een aantal projecten hebt waar je trots op bent en die je kunt presenteren. Leg de nadruk op wat je hebt geleerd en hoe je de resultaten hebt toegepast. Dit laat zien dat je niet alleen kennis hebt, maar ook de toepassing ervan begrijpt.
✨Ken de data van McKinsey
Neem de tijd om inzicht te krijgen in de datasets waar McKinsey mee werkt. Dit kan je helpen om tijdens het gesprek specifieke voorbeelden te geven van hoe jouw vaardigheden en ervaring aansluiten bij hun behoeften. Dit toont niet alleen jouw interesse, maar ook dat je al nadenkt over hoe je een bijdrage kunt leveren.
✨Leef je in in de business case
Tijdens de interviews kunnen ze je vragen om een business case te analyseren of oplossingen voor te stellen op basis van gegevens. Dit is een kans om je analytische vaardigheden te laten zien, dus zorg ervoor dat je niet alleen de technische kanten belicht, maar ook hoe jouw aanpak waarde toevoegt aan het bedrijf.
