Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und optimiere ML-Modelle für reale industrielle Anwendungen.
- Arbeitgeber: beON ist ein führendes IT-Beratungsunternehmen in Deutschland mit modernem Arbeitsumfeld.
- Mitarbeitervorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, leistungsbasierte Boni und Aufstiegsmöglichkeiten.
- Warum dieser Job: Arbeite an spannenden Projekten, die echte Auswirkungen auf Unternehmen haben.
- Gewünschte Qualifikationen: Mindestens 3 Jahre Erfahrung in der Entwicklung von ML-Modellen und starke Python-Kenntnisse erforderlich.
- Andere Informationen: Keine Bewerbungsschreiben nötig, einfach Lebenslauf senden!
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 43200 - 84000 € pro Jahr.
beON ist ein führendes IT-Beratungsunternehmen mit Sitz in Deutschland, das hochmoderne IT-Dienstleistungen und leistungsstarke Softwarelösungen für Unternehmenskunden anbietet. Wir sind auf die digitale Transformation, AI-Systemdesign, IT-Sicherheit und fortschrittliche hybride Cloud-Architekturen spezialisiert. Mit Hauptsitzen in Kiel und Düsseldorf sowie Büros in München, Berlin, Frankfurt, Hamburg, Wien, Lissabon und Hyderabad (Indien) fördern wir eine moderne, kollaborative und agile Arbeitskultur.
Als Data Science & Machine Learning Engineer bei beON arbeiten Sie an realen industriellen und unternehmerischen Anwendungsfällen – von der Modellierung von Sensor- und Prozessdaten bis hin zur Bereitstellung von KI-Modellen in Live-Umgebungen. Ihre Rolle trägt dazu bei, intelligente Systeme zu entwickeln, die Prozesse optimieren, die Qualität verbessern und die Effizienz steigern. Wir begrüßen Bewerber aus verschiedenen Datenwissenschafts-Hintergründen, die bereit sind, ihre Fähigkeiten in wirkungsvollen, produktionsbereiten Lösungen anzuwenden.
Ihre Verantwortlichkeiten:
- Entwurf und Optimierung von ML-Modellen für Zeitreihenprognosen, Anomalieerkennung und Computer Vision (z.B. Qualitätsinspektion)
- Anwendung fortgeschrittener Techniken wie LSTM, CNN, XGBoost, PCA, Clustering und erklärbare KI (z.B. SHAP, LIME)
- Analyse strukturierter und unstrukturierter Daten aus Betriebs- und Sensorsystemen
- Entwicklung und Wartung robuster ML-Pipelines für Training, Validierung, Bereitstellung und Überwachung
- Zusammenarbeit mit Dateningenieuren, Lösungsarchitekten und IoT/Edge-Teams zur Gewährleistung einer skalierbaren Integration
- Verwendung von SQL und BI-Tools (z.B. Power BI) zur Vorbereitung und Visualisierung großer Datensätze
- Arbeiten mit Cloud-Plattformen (z.B. AWS, Azure, GCP) für die Bereitstellung von Modellen und das Management des MLOps-Lebenszyklus
Ihr Profil:
- 3+ Jahre praktische Erfahrung in der Entwicklung und Bereitstellung von ML-Modellen in Produktionsumgebungen
- Starke Python-Kenntnisse und Erfahrung mit ML-Frameworks (z.B. scikit-learn, TensorFlow, PyTorch)
- Versiert in der Datenvorverarbeitung, Merkmalsengineering und Techniken zur Modellvalidierung
- Vertrautheit mit erklärbarer KI (XAI), Datenverwaltung und ethischen KI-Prinzipien
- Solide SQL-Kenntnisse und Erfahrung mit BI/Dashboard-Tools wie Power BI
- Erfahrung mit cloudbasierten ML-Diensten (z.B. SageMaker, Azure ML, Vertex AI)
- Starke Kommunikationsfähigkeiten und die Fähigkeit, technische Ergebnisse sowohl technischen als auch geschäftlichen Stakeholdern zu erklären
Bevorzugte Qualifikationen:
- Erfahrung in Industrie 4.0, Fertigung oder Projekten zur Prozessautomatisierung
- Vertrautheit mit Echtzeit-/Streaming-Datenplattformen, Zeitreihendatenbanken und Tools wie Grafana
- Verständnis von MLOps-Pipelines und Tools für das automatisierte Management und die Bereitstellung von Modellen
- Erfahrung mit Orchestrierungstools wie Apache Airflow oder dbt
Bewerbungsprozess:
Bereit, den nächsten Schritt in Ihrer Karriere bei beON zu machen? Senden Sie Ihren Lebenslauf an careers@beon.net mit dem Betreff „Data Science & ML Engineer.“ Wir respektieren Ihre Zeit – kein Anschreiben erforderlich.
Data Science & Machine Learning Engineer (m/f/d) new Arbeitgeber: ON Consult GmbH
Kontaktperson:
ON Consult GmbH HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Data Science & Machine Learning Engineer (m/f/d) new
✨Tipp Nummer 1
Nutze dein Netzwerk, um Kontakte zu Mitarbeitern bei beON zu knüpfen. LinkedIn ist eine großartige Plattform, um mit aktuellen Angestellten in Kontakt zu treten und mehr über die Unternehmenskultur sowie die spezifischen Anforderungen der Stelle zu erfahren.
✨Tipp Nummer 2
Bereite dich auf technische Interviews vor, indem du deine Kenntnisse in Python und den gängigen ML-Frameworks auffrischst. Übe das Lösen von Problemen, die sich auf Zeitreihenanalysen oder Anomalieerkennung beziehen, um deine Fähigkeiten zu demonstrieren.
✨Tipp Nummer 3
Informiere dich über aktuelle Trends in der Datenwissenschaft und im maschinellen Lernen, insbesondere in Bezug auf Industrie 4.0. Zeige in Gesprächen, dass du über die neuesten Entwicklungen informiert bist und wie diese für beON von Vorteil sein könnten.
✨Tipp Nummer 4
Sei bereit, deine Erfahrungen mit Cloud-Plattformen und MLOps-Tools zu diskutieren. Bereite konkrete Beispiele vor, wie du ML-Modelle in Produktionsumgebungen implementiert hast, um deine praktische Erfahrung zu unterstreichen.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Data Science & Machine Learning Engineer (m/f/d) new
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Verstehe die Anforderungen: Lies die Stellenbeschreibung sorgfältig durch und achte auf die spezifischen Fähigkeiten und Erfahrungen, die beON sucht. Stelle sicher, dass du diese in deiner Bewerbung hervorhebst.
Lebenslauf anpassen: Passe deinen Lebenslauf an die Position an, indem du relevante Erfahrungen und Projekte im Bereich Data Science und Machine Learning betonst. Verwende Schlüsselbegriffe aus der Stellenanzeige, um deine Eignung zu unterstreichen.
Technische Fähigkeiten hervorheben: Stelle sicher, dass du deine Kenntnisse in Python, ML-Frameworks und SQL klar darstellst. Füge konkrete Beispiele hinzu, wie du diese Fähigkeiten in früheren Projekten angewendet hast.
Einfache Kommunikation: Bereite dich darauf vor, technische Konzepte einfach und verständlich zu erklären. Dies ist wichtig, da du möglicherweise mit nicht-technischen Stakeholdern kommunizieren musst. Zeige dies in deinem Lebenslauf oder in einem kurzen Anschreiben.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei ON Consult GmbH vorbereitest
✨Verstehe die Technologien
Mach dich mit den spezifischen Technologien und Tools vertraut, die in der Stellenbeschreibung erwähnt werden, wie Python, ML-Frameworks und Cloud-Plattformen. Zeige im Interview, dass du praktische Erfahrungen mit diesen Technologien hast.
✨Bereite Beispiele vor
Denke an konkrete Projekte oder Erfahrungen, die du in der Vergangenheit hattest, und bereite dich darauf vor, diese im Detail zu erläutern. Besonders wichtig sind Erfolge bei der Entwicklung und Implementierung von ML-Modellen.
✨Kommunikation ist der Schlüssel
Übe, technische Konzepte einfach und verständlich zu erklären. Du wirst möglicherweise gefragt, wie du komplexe Ergebnisse sowohl technischen als auch nicht-technischen Stakeholdern präsentieren würdest.
✨Fragen stellen
Bereite einige Fragen vor, die du dem Interviewer stellen kannst. Das zeigt dein Interesse an der Rolle und dem Unternehmen. Frage nach den aktuellen Projekten oder Herausforderungen, mit denen das Team konfrontiert ist.