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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Führe Forschung zu MLOps in der industriellen Prozessautomatisierung durch.
- Arbeitgeber: BASF ist ein führendes globales Forschungsunternehmen mit über 3000 Mitarbeitern.
- Mitarbeitervorteile: Flexible Arbeitszeiten, Praktikumsvergütung und Teambuddy für Unterstützung.
- Warum dieser Job: Arbeiten an innovativen Technologien und einen Beitrag zur Nachhaltigkeit leisten.
- Gewünschte Qualifikationen: Fortgeschrittenes Masterstudium in Data Science oder verwandten Bereichen erforderlich.
- Andere Informationen: Möglichkeit, in einem vielfältigen und kreativen Team zu arbeiten.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 36000 - 60000 € pro Jahr.
WELCOME TO BASF
Wir sind eine führende globale Forschungsorganisation mit über 3000 Mitarbeitern, die im Bereich Material- und Analytikwissenschaft, chemische Synthese, Prozessentwicklung, Biowissenschaften, Katalyse und Digitalisierung tätig sind. Mit unseren kreativen und vielfältigen Teams sowie unserer modernen Forschung helfen wir unseren Kunden, erfolgreicher zu werden und die Transformation zur Nachhaltigkeit voranzutreiben.
WHAT YOU CAN EXPECT
Wir suchen eine hochmotivierte und talentierte Person, die unser Team für ein Masterarbeitprojekt im Bereich MLOps und Data Science in der industriellen Prozessautomatisierung verstärkt. Dies ist eine spannende Gelegenheit, an modernsten Technologien zu arbeiten und zur Weiterentwicklung der industriellen Automatisierung beizutragen.
- Sie werden Forschung zu MLOps-Praktiken und deren Anwendung in der industriellen Prozessautomatisierung durchführen.
- Darüber hinaus werden Sie verschiedene MLOps-Frameworks (z.B. Airflow, Metaflow, Dagster, Databricks, Kedro, MLFlow, Comet ML, Weights & Biases, Delta Lake) benchmarken, um die Vor- und Nachteile jedes Frameworks basierend auf einem Beispieldatensatz zu identifizieren.
- Sie werden die effizientesten und geeignetsten MLOps-Pipelines für das Monitoring und die Bereitstellung datengetriebener Modelle entwickeln.
- Zusätzlich werden Sie Unit- und Integrationstests für jede Methode in der Pipeline schreiben sowie Dokumentationen in Sphinx erstellen.
- Sie werden Daten- und Modellversionierung sowie Modellmonitoring implementieren.
- Last but not least werden Sie Strategien zur Bereitstellung von Modellen sowohl für CPU- als auch für GPU-Umgebungen evaluieren und optimieren.
WHAT YOU OFFER
- Fortgeschrittenes Masterstudium in Data Science, Informatik, Ingenieurwesen, Physik oder einem verwandten Bereich
- Starkes Wissen in der Python-Programmierung (z.B. PyTorch, Numpy) sowie gutes Verständnis der Grundlagen von MLOps
- Gute Programmierkenntnisse beim Schreiben von Unit- und Integrationstests mit pytest
- Vertrautheit mit Containerisierungs- und Orchestrierungstools wie Docker mit CI/CD-Automatisierung ist von Vorteil
- Erfahrung mit der Bereitstellung von Modellen in CPU- und GPU-Umgebungen ist von Vorteil
- Starke Kommunikationsfähigkeiten in Englisch
- Exzellente Problemlösungsfähigkeiten und Aufmerksamkeit für Details
- Fähigkeit, selbstständig und im Team zu arbeiten
WHAT WE OFFER
- Praktische Phase - Theorie aktiv in herausfordernden und abwechslungsreichen Aufgaben/Projekten anwenden
- Teambuddy - Ansprechpartner für alle Fragen und regelmäßiges Feedback
- Netzwerke - verschiedene Perspektiven, Denkweisen und Arbeitsfelder kennenlernen
- Praktikumsvergütung - eine Anerkennung des Engagements
- Flexible Arbeitszeiten - je nach Standort und Arbeitsbereich
HOW TO REACH US
Haben Sie Fragen zum Bewerbungsprozess oder zur Position? Bitte wenden Sie sich an: Oliver Spigaht, Tel.: +49 30 2005-56305
Erste Informationen zu unserem Bewerbungsprozess finden Sie hier.
ABOUT US
BASF SE, mit Sitz in Ludwigshafen am Rhein, ist die Unternehmenszentrale der BASF-Gruppe und Teil der Metropolregion Rhein-Neckar. BASF steht seit 1865 für Kompetenz in Chemie und ist heute in den wichtigsten Verbrauchermärkten der Welt vertreten, mit einer breiten Produktpalette. Als größter Arbeitgeber in der Region bietet BASF SE zahlreiche Karrieremöglichkeiten für Studierende, Hochschulabsolventen und Fachkräfte und bildet auch in über 30 Berufen aus. Freizeit, Sport, Kultur und eine gute Infrastruktur prägen die Metropolregion Rhein-Neckar, in der sich BASF auch mit zahlreichen Aktivitäten engagiert.
Diversity ist unsere größte Stärke! Werden Sie Teil unserer Erfolgsformel und entwickeln Sie die Zukunft mit uns - in einem globalen Team, das Inklusion und Chancengleichheit unabhängig von Geschlecht, Alter, Herkunft, sexueller Orientierung, Behinderung oder Glauben fördert.
Master Thesis Data Science and MLOps for Industrial Process Automation (m/f/d) - ['Vollzeit', 'Homeoffice'] Arbeitgeber: BASF
Kontaktperson:
BASF HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Master Thesis Data Science and MLOps for Industrial Process Automation (m/f/d) - ['Vollzeit', 'Homeoffice']
✨Tip Nummer 1
Nutze dein Netzwerk, um Kontakte zu BASF herzustellen. Sprich mit ehemaligen Praktikanten oder Mitarbeitern, um Einblicke in die Unternehmenskultur und die Anforderungen für die Masterarbeit zu erhalten.
✨Tip Nummer 2
Informiere dich über aktuelle Trends und Technologien im Bereich MLOps und Data Science. Zeige in Gesprächen oder Interviews, dass du über die neuesten Entwicklungen informiert bist und wie sie auf die Industrie anwendbar sind.
✨Tip Nummer 3
Bereite dich darauf vor, spezifische Fragen zu MLOps-Frameworks zu beantworten. Vertraue dich mit den Vor- und Nachteilen der genannten Tools an, um deine Kenntnisse während des Auswahlprozesses zu demonstrieren.
✨Tip Nummer 4
Zeige deine Problemlösungsfähigkeiten durch praktische Beispiele. Bereite einige Projekte oder Erfahrungen vor, die deine Fähigkeiten in Python, Unit-Tests und der Arbeit mit Datenmodellen verdeutlichen.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Master Thesis Data Science and MLOps for Industrial Process Automation (m/f/d) - ['Vollzeit', 'Homeoffice']
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Verstehe die Anforderungen: Lies die Stellenbeschreibung sorgfältig durch und achte auf die spezifischen Anforderungen, die BASF an Bewerber stellt. Stelle sicher, dass du alle geforderten Qualifikationen und Fähigkeiten in deiner Bewerbung ansprichst.
Individualisiere dein Anschreiben: Schreibe ein individuelles Anschreiben, das deine Motivation für die Masterarbeit bei BASF unterstreicht. Gehe darauf ein, warum du dich für MLOps und Data Science interessierst und wie deine bisherigen Erfahrungen dazu passen.
Hebe relevante Erfahrungen hervor: Betone in deinem Lebenslauf und Anschreiben relevante Erfahrungen, insbesondere im Bereich Python-Programmierung, MLOps und der Arbeit mit verschiedenen Frameworks. Zeige konkrete Beispiele, wie du diese Fähigkeiten in der Vergangenheit angewendet hast.
Prüfe deine Unterlagen: Bevor du deine Bewerbung einreichst, überprüfe alle Dokumente auf Vollständigkeit und Fehler. Achte darauf, dass dein Lebenslauf aktuell ist und alle relevanten Informationen enthält. Eine saubere und fehlerfreie Bewerbung hinterlässt einen positiven Eindruck.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei BASF vorbereitest
✨Verstehe die MLOps-Praktiken
Bereite dich darauf vor, über verschiedene MLOps-Frameworks zu sprechen, die du in deiner Masterarbeit untersuchen wirst. Zeige dein Wissen über deren Vor- und Nachteile und wie sie in der industriellen Prozessautomatisierung angewendet werden können.
✨Demonstriere deine Programmierkenntnisse
Sei bereit, spezifische Beispiele für deine Erfahrungen mit Python und den verwendeten Bibliotheken wie PyTorch oder Numpy zu geben. Erkläre, wie du Unit- und Integrationstests mit pytest geschrieben hast und warum dies wichtig ist.
✨Hebe deine Problemlösungsfähigkeiten hervor
Bereite dich darauf vor, konkrete Herausforderungen zu diskutieren, die du in früheren Projekten bewältigt hast. Zeige, wie du analytisch denkst und Probleme systematisch angehst, insbesondere im Kontext von Datenwissenschaft und Automatisierung.
✨Zeige Teamfähigkeit und Kommunikationsstärke
Betone deine Fähigkeit, sowohl unabhängig als auch im Team zu arbeiten. Bereite Beispiele vor, in denen du erfolgreich mit anderen zusammengearbeitet hast, um komplexe Probleme zu lösen oder Projekte voranzutreiben.
