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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Werde Teil unseres Teams und arbeite an spannenden Machine Learning Projekten.
- Arbeitgeber: Siemens Energy ist ein führendes Unternehmen im Bereich nachhaltiger Energie.
- Mitarbeitervorteile: Genieße flexible Arbeitszeiten, Homeoffice-Möglichkeiten und tolle Unternehmensvorteile.
- Warum dieser Job: Entwickle innovative Lösungen und trage zur Energiewende bei – mach einen Unterschied!
- Gewünschte Qualifikationen: Erforderlich sind Kenntnisse in Python, R, Scala und Cloud-Technologien wie AWS.
- Andere Informationen: Erfahrung mit Container-Technologien wie Docker und Kubernetes ist von Vorteil.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 43200 - 72000 € pro Jahr.
Fähigkeiten und Fachkenntnisse
Hier sind einige wichtige Fähigkeiten und Fachkenntnisse, die für die Position erforderlich sind:
- Datenwissenschaftsprogrammierung
Ausgezeichnete Kenntnisse in Programmiersprachen der Datenwissenschaft, einschließlich: Python, R, Scala - Cloud-Technologien
Gute Kenntnisse und Erfahrung im Umgang mit Cloud-Infrastrukturen, einschließlich: AWS, SDK wie boto3, zusätzliche SDKs für andere Cloud-Plattformen - Container-Technologien
Ausgezeichnete Kenntnisse in Container-Technologien, wie: Docker, Kubernetes, OpenShift - Weitere Technologien
Vertrautheit mit den folgenden kann ein zusätzlicher Vorteil sein: REST-API-Protokoll, Modellbereitstellungstechnologien wie MLFlow, Seldon Core, Kubeflow usw.
Data Scientist (f/m/d) Machine Learning Ops in Germany - Siemens Energy Arbeitgeber: WorksHub
Kontaktperson:
WorksHub HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Data Scientist (f/m/d) Machine Learning Ops in Germany - Siemens Energy
✨Tip Nummer 1
Netzwerke sind entscheidend! Suche nach Veranstaltungen oder Meetups in deiner Nähe, die sich auf Data Science und Machine Learning konzentrieren. Dort kannst du wertvolle Kontakte knüpfen und möglicherweise sogar Insider-Informationen über offene Stellen bei Siemens Energy erhalten.
✨Tip Nummer 2
Nutze Online-Plattformen wie LinkedIn, um dich mit aktuellen Mitarbeitern von Siemens Energy zu vernetzen. Stelle Fragen zu ihrer Arbeit im Bereich Machine Learning Ops und zeige dein Interesse an der Position. Dies kann dir helfen, einen Fuß in die Tür zu bekommen.
✨Tip Nummer 3
Beteilige dich an Open-Source-Projekten, die sich mit den Technologien beschäftigen, die in der Stellenbeschreibung erwähnt werden, wie Docker oder Kubernetes. Dies zeigt nicht nur deine Fähigkeiten, sondern auch dein Engagement für die Branche.
✨Tip Nummer 4
Bereite dich auf technische Interviews vor, indem du häufige Fragen zu Data Science und Machine Learning Operations übst. Nutze Plattformen wie LeetCode oder HackerRank, um deine Programmierfähigkeiten in Python, R oder Scala zu verbessern.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Data Scientist (f/m/d) Machine Learning Ops in Germany - Siemens Energy
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Kenntnis der Anforderungen: Lies die Stellenbeschreibung sorgfältig durch und achte auf die geforderten Fähigkeiten und Kenntnisse. Stelle sicher, dass du alle relevanten Punkte in deiner Bewerbung ansprichst.
Anpassung des Lebenslaufs: Passe deinen Lebenslauf an die spezifischen Anforderungen der Stelle an. Hebe deine Erfahrungen mit Datenwissenschaft, Programmierung in Python, R oder Scala sowie deine Kenntnisse in Cloud-Technologien hervor.
Motivationsschreiben: Verfasse ein überzeugendes Motivationsschreiben, in dem du erklärst, warum du dich für die Position interessierst und wie deine Fähigkeiten zu den Zielen von Siemens Energy passen. Gehe auch auf deine Erfahrungen mit Container-Technologien wie Docker und Kubernetes ein.
Prüfung der Unterlagen: Überprüfe alle Dokumente auf Vollständigkeit und Richtigkeit, bevor du sie einreichst. Achte darauf, dass dein Lebenslauf und das Motivationsschreiben klar strukturiert und fehlerfrei sind.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei WorksHub vorbereitest
✨Kenntnis der Programmiersprachen
Stelle sicher, dass du deine Kenntnisse in Python, R und Scala gut präsentieren kannst. Bereite Beispiele vor, die deine Fähigkeiten in diesen Sprachen demonstrieren, insbesondere in Bezug auf Datenanalyse und maschinelles Lernen.
✨Cloud-Technologien verstehen
Sei bereit, über deine Erfahrungen mit Cloud-Infrastrukturen zu sprechen, insbesondere mit AWS und dem SDK boto3. Zeige, wie du diese Technologien in früheren Projekten eingesetzt hast und welche Herausforderungen du dabei gemeistert hast.
✨Container-Technologien hervorheben
Bereite dich darauf vor, deine Kenntnisse in Docker, Kubernetes und OpenShift zu erläutern. Diskutiere, wie du Containerisierung in deinen Projekten verwendet hast, um Effizienz und Skalierbarkeit zu erreichen.
✨Zusätzliche Technologien erwähnen
Wenn du Erfahrung mit REST API-Protokollen oder Modellbereitstellungstechnologien wie MLFlow oder Kubeflow hast, bringe diese Punkte zur Sprache. Diese Kenntnisse können dir einen Vorteil verschaffen und zeigen, dass du ein breites Spektrum an Fähigkeiten mitbringst.
