Data Scientist Anschreiben Beispiel

Ueberblick

Data Scientists schreiben oft Anschreiben, die sich wie eine Methodenvorlesung lesen. Random Forest, XGBoost, TensorFlow. Was fehlt: Welches Problem wurde geloest? Wie viel Geld hat das dem Unternehmen gebracht? Ein gutes Data-Science-Anschreiben verbindet Modelle mit geschaeftlichem Impact.

Dieses Beispiel zeigt das Anschreiben von Leonie Berghammer, die sich bei der Siemens AG in Muenchen bewirbt. Sie verantwortet aktuell Pricing-Modelle bei der Allianz, die ein Praemienvolumen von 380 Millionen Euro beeinflussen. Das Anschreiben nutzt das Ivory-Template.

Der Einstieg: Praemienvolumen als Impact-Kennzahl

Leonie beginnt mit ihrer aktuellen Verantwortung: Pricing-Modelle fuer ein Praemienvolumen von 380 Millionen Euro. Das ist kein Kaggle-Wettbewerb. Das ist ML in der Produktion mit messbarem Einfluss auf das Geschaeft. Genau das wollen Entscheider sehen.

Tipp: Data Scientists sollten den geschaeftlichen Wert ihrer Modelle beziffern. Praemienvolumen, Einsparungen oder Umsatzsteigerungen durch ML-Modelle sind die Zahlen, die zaehlen.

Der Hauptteil: Industrieerfahrung

Leonie verweist auf ihre vorherige Stelle bei BMW, wo sie praediktive Qualitaetsmodelle fuer die Lackierstrasse entwickelt hat. Die Modelle haben messbar Ausschussraten gesenkt. Die Kombination aus Versicherungs- und Automobilindustrie zeigt Vielseitigkeit bei gleichzeitiger Tiefe.

Die Motivation: Datengetriebene Transformation bei Siemens

Leonies Begruendung fuer Siemens ist praezise: Das Unternehmen treibt die datengetriebene Transformation in der Industrie voran. Ihre Erfahrung in der Anwendung von ML auf reale Probleme passt zur Digital-Industries-Strategie von Siemens.

Was du mitnehmen solltest

Data-Science-Anschreiben sollten den geschaeftlichen Impact von ML-Modellen in den Vordergrund stellen. Methoden sind wichtig, aber der Kontext macht den Unterschied. Wer zeigen kann, dass seine Modelle in der Produktion laufen und messbare Ergebnisse liefern, hebt sich ab.