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FĂĽr Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle innovative Datenprodukte und integriere AI-Lösungen in Geschäftsprozesse.
- Arbeitgeber: Die Schwarz IT ist verantwortlich fĂĽr die digitale Infrastruktur der Schwarz Gruppe.
- Mitarbeitervorteile: Flexible Arbeitszeiten, moderne Technologien und ein dynamisches Team warten auf dich.
- Warum dieser Job: Gestalte mit uns die Zukunft der AI und erlebe echten Einfluss in einem Weltkonzern.
- GewĂĽnschte Qualifikationen: Abgeschlossenes Studium in Data Science oder verwandten Bereichen und Erfahrung als Machine Learning Engineer.
- Andere Informationen: Arbeiten in agilen Teams und Präsentation vor Stakeholdern sind Teil deiner Aufgaben.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 48000 - 84000 € pro Jahr.
Die Schwarz IT betreut die gesamte digitale Infrastruktur und alle Softwarelösungen der Unternehmen der Schwarz Gruppe. Sie ist somit für Auswahl, Bereitstellung und Betrieb sowie Weiterentwicklung von IT-Infrastrukturen, IT-Plattformen und Business-Anwendungen zuständig. Um die Fachbereiche durch IT-Lösungen optimal bei deren Geschäftsprozessen zu unterstützen, nimmt die Schwarz IT die Anforderungen der Fachbereiche in Beratungsgesprächen auf und erarbeitet gemeinsam mit diesen professionelle und leistungsfähige IT-Lösungen.
Im Bereich Artificial Intelligence Forecasting entwickeln wir Datenprodukte für die gesamte Schwarz Gruppe. Wir nutzen aktuelle Cloud- und AI Technologien, um innovative Lösungen für eine Vielzahl von Geschäftsfeldern von der Produktion über das Filialgeschäft bis zur Logistik zu entwickeln und operativ zu betreiben.
Als Machine Learning Engineer arbeitest Du gemeinsam mit Data und Software Engineers an AI-Lösungen, die in einem Weltkonzern reale Mehrwerte schaffen.
Deine Aufgaben
- Entwicklung komplexer Datenprodukte, die in unsere Geschäftsprozesse eingebunden werden und unternehmerischen Mehrwert generieren
- Beurteilung und Aufbereitung relevanter Datenquellen
- Evaluierung, Implementierung und Optimierung geeigneter Algorithmen
- Zielgerichtet Anwendungen modernster Data Science-Techniken
- Integration von Modellen in produktive Software
- Industrialisierung der Modelle (MLOps, DevOps)
- Arbeit in interdisziplinären, agilen Projektteams
- Fachliche FĂĽhrung und Anleitung von Teammitgliedern
- Präsentation von Ergebnissen vor Stakeholdern
Dein Profil
- Abgeschlossenes Hochschulstudium im Bereich Data Science, Mathematik, Statistik, Informatik, Physik oder einer themenverwandten Fachrichtung
- Mehrjährige Berufserfahrung als Machine Learning Engineer oder Data Scientist
- Praktische Erfahrung mit Forecasting- und Pricing-Anwendungsfällen und den gängigen Modellen (Gradient Boosting Machine, Neuronale Netze, (S)ARIMA, Prophet)
- Sehr gute Kenntnisse in der Anwendung von Machine Learning, Optimierungs- und Data Mining-Methoden (z.B. mit Python, Spark)
- Idealerweise Erfahrung mit verteilten Machine Learning Frameworks und Model-Lifecycle-Management (z.B. MLFlow)
- Praktische Kenntnisse in der Entwicklung mit Python und im Softwareentwicklungszyklus (z.B. CI/CD, DevOps, Testing)
- Erfahrungen im Umgang mit Big Data (SQL, Spark/Databricks) und Cloud Technologien (GCP, Azure)
- Erfahrung mit Methoden der agilen Softwareentwicklung
- Fähigkeit, komplexe Fragestellungen und Szenarien zu verstehen, detailliert zu analysieren und die gewonnenen Erkenntnisse einem nicht-technischen Publikum verständlich zu präsentieren
- Sehr gute Englisch- und Deutschkenntnisse (C1-Niveau)
Machine Learning Engineer AI Forecasting (m/w/d) Arbeitgeber: Schwarz Digits
Kontaktperson:
Schwarz Digits HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Machine Learning Engineer AI Forecasting (m/w/d)
✨Tipp Nummer 1
Netzwerke sind entscheidend! Nutze Plattformen wie LinkedIn, um dich mit Fachleuten aus der Branche zu vernetzen. Suche gezielt nach Personen, die bei Schwarz IT arbeiten, und versuche, einen persönlichen Kontakt herzustellen.
✨Tipp Nummer 2
Bleibe über aktuelle Trends in der KI- und Machine Learning-Branche informiert. Besuche Webinare oder Konferenzen, um dein Wissen zu erweitern und gleichzeitig potenzielle Kontakte zu knüpfen, die dir bei deiner Bewerbung helfen könnten.
✨Tipp Nummer 3
Bereite dich auf technische Interviews vor, indem du häufige Fragen zu Machine Learning und Data Science übst. Simuliere Interviews mit Freunden oder nutze Online-Plattformen, um deine Fähigkeiten zu testen und Feedback zu erhalten.
✨Tipp Nummer 4
Zeige deine Leidenschaft für das Thema! Teile deine Projekte oder Beiträge zu Machine Learning auf GitHub oder in Blogs. Dies kann dir helfen, dich von anderen Bewerbern abzuheben und dein Engagement für die Branche zu demonstrieren.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Machine Learning Engineer AI Forecasting (m/w/d)
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Verstehe die Anforderungen: Lies die Stellenbeschreibung sorgfältig durch und achte auf die spezifischen Anforderungen und Qualifikationen, die für die Position als Machine Learning Engineer erforderlich sind. Notiere dir Schlüsselbegriffe und Fähigkeiten, die du in deiner Bewerbung hervorheben möchtest.
Individualisiere deinen Lebenslauf: Passe deinen Lebenslauf an die Stelle an, indem du relevante Erfahrungen und Fähigkeiten hervorhebst, die mit den Anforderungen der Schwarz IT übereinstimmen. Betone deine Kenntnisse in Machine Learning, Data Science und den verwendeten Technologien.
Motivationsschreiben verfassen: Schreibe ein überzeugendes Motivationsschreiben, in dem du erklärst, warum du dich für die Position interessierst und wie deine Erfahrungen und Fähigkeiten zur Entwicklung von AI-Lösungen beitragen können. Gehe auf deine praktischen Erfahrungen mit Forecasting- und Pricing-Anwendungsfällen ein.
Prüfe deine Unterlagen: Bevor du deine Bewerbung einreichst, überprüfe alle Dokumente auf Vollständigkeit und Richtigkeit. Achte darauf, dass dein Lebenslauf und dein Motivationsschreiben fehlerfrei sind und alle relevanten Informationen enthalten.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Schwarz Digits vorbereitest
✨Verstehe die Anforderungen der Rolle
Mach dich mit den spezifischen Aufgaben und Technologien vertraut, die in der Stellenbeschreibung erwähnt werden. Zeige im Interview, dass du die Anforderungen verstehst und wie deine Erfahrungen dazu passen.
✨Bereite Beispiele vor
Denke an konkrete Projekte oder Erfahrungen, die deine Fähigkeiten im Bereich Machine Learning und Data Science demonstrieren. Sei bereit, diese Beispiele zu erläutern und zu zeigen, wie du Herausforderungen gemeistert hast.
✨Kenntnisse über aktuelle Technologien
Informiere dich über die neuesten Trends und Technologien im Bereich AI und Machine Learning, insbesondere in Bezug auf Cloud-Lösungen und MLOps. Dies zeigt dein Engagement und deine Bereitschaft, dich weiterzuentwickeln.
✨Kommunikation ist der Schlüssel
Da du Ergebnisse vor Stakeholdern präsentieren musst, übe, komplexe technische Konzepte einfach und verständlich zu erklären. Achte darauf, dass du auch auf Fragen von nicht-technischen Personen eingehen kannst.
