Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und trainiere KI-Modelle, um geschäftliche Einblicke zu gewinnen.
- Arbeitgeber: Ein innovatives Unternehmen mit einem multikulturellen und inspirierenden Arbeitsumfeld.
- Mitarbeitervorteile: Flexible Arbeitszeiten, modernes Büro und kontinuierliche Entwicklungsmöglichkeiten.
- Warum dieser Job: Werde Teil eines dynamischen Teams und schaffe echten Einfluss durch Datenwissenschaft.
- Gewünschte Qualifikationen: Bachelor oder Master in Data Science oder verwandten Bereichen; 2+ Jahre Erfahrung erforderlich.
- Andere Informationen: Offene Kommunikationskultur und flache Hierarchien fördern kreative Ideen.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 36000 - 60000 € pro Jahr.
IHRE ROLLE: Als Data Scientist – AI/ML Development (Einsteiger bis Mittelstufe) werden Sie den Einsatz von maschinellem Lernen vorantreiben, um Geschäftseinblicke zu gewinnen. In Zusammenarbeit mit funktionsübergreifenden Stakeholdern werden Sie KI-Modelle erstellen und trainieren, Ergebnisse interpretieren und umsetzbare Erkenntnisse auf verständliche Weise kommunizieren. Diese Rolle ist ideal für Kandidaten mit einer soliden Grundlage in der Datenwissenschaft, die bereit sind, ihre technische Expertise auszubauen und einen echten Geschäftswert in einem kollaborativen Umfeld zu schaffen.
HAUPTAUFGABEN:
- Datenvorbereitung & Modellentwicklung: Arbeiten Sie mit verschiedenen Datenquellen, um sicherzustellen, dass die Daten gereinigt, vorbereitet und für die Analyse geeignet sind. Entwickeln und optimieren Sie Modelle in den Bereichen prädiktive Analytik, überwachtes und unbeaufsichtigtes Lernen sowie generative KI-Anwendungen.
- Teamübergreifende Zusammenarbeit: Arbeiten Sie mit BI- und IT-Teams zusammen, um Datenpipelines zu optimieren und einen nahtlosen Datenzugriff zu gewährleisten. Agieren Sie als Brücke zwischen technischen Teams und Geschäftsstakeholdern, indem Sie technische Ergebnisse in strategische Geschäftseinblicke übersetzen.
- Modellinterpretation & Geschäftsauswirkungen: Analysieren Sie die Modellleistung, interpretieren Sie Ergebnisse und präsentieren Sie Erkenntnisse auf verständliche Weise für nicht-technische Zielgruppen. Übersetzen Sie Modellergebnisse in umsetzbare Empfehlungen, die datengestützte Geschäftsentscheidungen unterstützen.
- Prozessoptimierung: Nutzen Sie bestehende Tools, Frameworks und Cloud-Lösungen, um effiziente, skalierbare Modelle zu erstellen. Identifizieren Sie Möglichkeiten zur Verbesserung von Datenworkflows, Modellwirksamkeit und allgemeinen ML-Betrieb.
IHRE ERFAHRUNG:
- Abschluss (Bachelor oder Master) in Datenwissenschaft, Informatik, IT oder einem verwandten Bereich.
- Mindestens 2 Jahre praktische Erfahrung in der Datenvorbereitung, statistischen Analyse und Entwicklung von Maschinenlernmodellen.
- Starke Programmierkenntnisse in Python und/oder R, einschließlich Erfahrung mit Bibliotheken wie pandas, scikit-learn, TensorFlow oder PyTorch.
- Vertrautheit mit dem Aufbau prädiktiver Modelle zur Bewertung von Vermögenswerten unter Verwendung von Zeitreihen- und Verteilungstechniken.
- Praktische Erfahrung im Aufbau prädiktiver Modelle mit realen, unordentlichen Datensätzen.
- Erfahrung mit cloudbasierten ML-Diensten (z.B. AWS SageMaker, Azure ML, GCP Vertex AI).
- Vertrautheit mit MLOps-Konzepten wie Modellversionierung, Überwachung und automatisierten Retrainings-Pipelines.
- Kenntnisse über Experimentverfolgungstools wie MLflow oder Versionskontrolle für die Modellentwicklung.
- Bonus: Erfahrung in AI/ML-Laboreinrichtungen, Plattformentwicklung oder Skalierung von Maschinenlernprojekten über mehrere Teams.
IHRE PERSÖNLICHEN ATTRIBUTEN:
- Eine neugierige Denkweise mit einer Leidenschaft für das Verständnis von Daten und das Lösen von Problemen.
- Exzellente Kommunikationsfähigkeiten, mit der Fähigkeit, technische Einblicke in Geschäftstermine zu übersetzen.
- Praktische Mentalität, lösungsorientiert und proaktive Arbeitsweise.
- Starke organisatorische Fähigkeiten und Aufmerksamkeit für Details.
- Ein Teamplayer, der in einem kollaborativen, schnelllebigen Umfeld gedeiht.
- Bereit zu lernen und im Bereich Datenwissenschaft zu wachsen.
WAS SIE VON UNS ERWARTEN KÖNNEN: Ein multikulturelles, inspirierendes Arbeitsumfeld, flache Hierarchien und eine offene Kommunikationskultur, flexible Arbeitszeiten und ein modernes Büro im Herzen von Düsseldorf, kontinuierliche Möglichkeiten zur beruflichen und persönlichen Entwicklung, Ermutigung zur eigenständigen Entwicklung und Umsetzung neuer Ideen und Konzepte.
Data Scientist - AI/ML Development Arbeitgeber: Toyota Financial Services Europe and Africa
Kontaktperson:
Toyota Financial Services Europe and Africa HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Data Scientist - AI/ML Development
✨Netzwerken ist der Schlüssel
Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit Fachleuten aus der Data Science-Community in Kontakt zu treten. Suche nach Gruppen oder Veranstaltungen, die sich auf AI/ML konzentrieren, und nimm aktiv daran teil, um wertvolle Kontakte zu knüpfen.
✨Praktische Erfahrungen sammeln
Beteilige dich an Projekten oder Hackathons, die sich mit maschinellem Lernen beschäftigen. Dies zeigt nicht nur deine Fähigkeiten, sondern gibt dir auch die Möglichkeit, praktische Erfahrungen zu sammeln und dein Portfolio zu erweitern.
✨Technische Fähigkeiten vertiefen
Stelle sicher, dass du mit den gängigen Bibliotheken wie pandas, scikit-learn und TensorFlow vertraut bist. Online-Kurse oder Tutorials können dir helfen, deine Kenntnisse in Python und R weiter auszubauen, was für die Rolle entscheidend ist.
✨Bereite dich auf Interviews vor
Übe, technische Konzepte einfach zu erklären, da du oft mit nicht-technischen Stakeholdern kommunizieren musst. Simuliere Interviews mit Freunden oder Kollegen, um deine Kommunikationsfähigkeiten zu verbessern und Feedback zu erhalten.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Data Scientist - AI/ML Development
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Verstehe die Rolle: Lies die Stellenbeschreibung sorgfältig durch und achte auf die spezifischen Anforderungen und Verantwortlichkeiten. Überlege, wie deine Erfahrungen und Fähigkeiten zu den Erwartungen des Unternehmens passen.
Betone relevante Erfahrungen: Hebe in deinem Lebenslauf und Anschreiben deine Erfahrungen mit Datenvorbereitung, statistischer Analyse und maschinellem Lernen hervor. Verwende konkrete Beispiele, um deine Fähigkeiten in Python oder R sowie deine Kenntnisse in Cloud-basierten ML-Diensten zu demonstrieren.
Kommuniziere klar: Achte darauf, dass du technische Konzepte in verständlicher Sprache erklärst. Da die Rolle auch die Kommunikation mit nicht-technischen Stakeholdern umfasst, ist es wichtig, dass du zeigst, dass du komplexe Informationen einfach vermitteln kannst.
Zeige deine Lernbereitschaft: Betone in deinem Anschreiben deine Neugier und deinen Wunsch, im Bereich Data Science zu wachsen. Unternehmen suchen nach Kandidaten, die bereit sind, sich weiterzuentwickeln und neue Ideen einzubringen.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Toyota Financial Services Europe and Africa vorbereitest
✨Verstehe die Rolle und Anforderungen
Mach dich mit den spezifischen Anforderungen der Stelle als Data Scientist – AI/ML Development vertraut. Überlege dir, wie deine bisherigen Erfahrungen und Fähigkeiten in die beschriebenen Aufgaben passen und bereite Beispiele vor, die deine Eignung unter Beweis stellen.
✨Bereite technische Fragen vor
Erwarte technische Fragen zu Themen wie Datenvorbereitung, Modellentwicklung und maschinelles Lernen. Sei bereit, deine Kenntnisse in Python oder R sowie deine Erfahrungen mit relevanten Bibliotheken wie TensorFlow oder PyTorch zu demonstrieren.
✨Kommunikation ist der Schlüssel
Da die Rolle auch das Übersetzen technischer Ergebnisse in geschäftliche Einsichten erfordert, übe, komplexe Konzepte einfach und klar zu erklären. Bereite dich darauf vor, wie du deine Ergebnisse einem nicht-technischen Publikum präsentieren würdest.
✨Zeige deine Neugier und Lernbereitschaft
Betone deine Leidenschaft für Daten und Problemlösungen sowie deine Bereitschaft, in einem sich schnell verändernden Umfeld zu lernen. Unternehmen suchen nach Kandidaten, die proaktiv sind und sich kontinuierlich weiterentwickeln möchten.