Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle KI- und ML-Lösungen für Unternehmen und arbeite an innovativen Projekten.
- Unternehmen: Führendes Unternehmen im Bereich KI und Cloud-Technologien mit einer dynamischen Kultur.
- Vorteile: Flexible Arbeitsmodelle, kontinuierliche Weiterbildung und klare Karrierewege.
- Weitere Informationen: Vielfältige Teams und ein unterstützendes Umfeld für persönliches Wachstum.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Technologie und löse komplexe Geschäftsprobleme.
- Qualifikationen: Abschluss in Informatik oder verwandten Bereichen und Erfahrung in ML-Engineering.
Ihre Mission
Als AI/ML Computational Scientist entwerfen, bauen und operationalisieren Sie Lösungen für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen für Unternehmenskunden. Sie kombinieren maßgeschneiderte Modelle mit Cloud- und Drittanbieter-AI-Diensten, um produktionsbereite Ergebnisse zu liefern. Ihre Rolle umfasst den gesamten Lebenszyklus der Lösung – von der Bewertung der Kundenbedürfnisse und Daten über die Auswahl und Anpassung von Modellen (einschließlich Deep Learning, Generative AI und Large Language Models) bis hin zur Gestaltung skalierbarer Daten- und DevOps & MLOps-Pipelines für Training und Produktion sowie der Sicherstellung von Qualität, Wert und Zuverlässigkeit der implementierten Systeme.
Ihr tägliches Arbeiten
- Formulieren Sie reale Probleme in praktische, effiziente und skalierbare AI- und Machine Learning-Lösungen.
- Entwickeln und implementieren Sie Algorithmen, Modelle und rechnergestützte Systeme für maschinelles Lernen; entwerfen und bauen Sie skalierbare Datenpipelines zur Unterstützung des Modelltrainings und der Produktion mit DevOps & MLOps.
- Passen Sie Deep Learning- und Gen AI-Modelle für verschiedene Anwendungsfälle basierend auf den geschäftlichen Anforderungen, der Datenverfügbarkeit sowie den System- und Infrastrukturanforderungen an.
- Beteiligen Sie sich an Forschung und Entwicklung neuer AI- und Hochleistungsrechenalgorithmen, Modelle und Simulationen sowie deren Anwendungen zur Lösung komplexer Geschäftsprobleme vor Ort beim Kunden.
- Arbeiten Sie mit großangelegten Datensätzen und nutzen Sie Techniken zur Datenvorverarbeitung, um qualitativ hochwertige Eingaben für Training und Produktion sicherzustellen.
- Implementieren und pflegen Sie effiziente Mechanismen zur Speicherung und Abruf von Daten für Modelle und Wissen mit geeigneten Werkzeugen.
- Begründen Sie den Wert von Modellansätzen in Geschäftsproblemen.
- Zusammenarbeit mit Teams aus sowohl geschäftlicher als auch technischer Sicht, einschließlich Benutzer, Anwendungsfallvertreter, Geschäftsinhaber, Ingenieure, Architekten und UI-Designer, um die Projektziele von Anfang bis Ende zu erreichen und in die Produktion zu integrieren.
Wer Sie sind
- Abschluss in Informatik, Computertechnik, Datenwissenschaft oder einem verwandten Bereich.
- Berufserfahrung oder Studienerfahrung im Bereich maschinelles Lernen oder maschinelles Lernen, einschließlich der Bereitstellung von Modellen in der Produktion in großem Maßstab.
- Erfahrung in der Anwendung theoretischer Grundlagen der Informatik, einschließlich Computerarchitektur, Systemtechnik und Programmierung.
- Kenntnisse in Python und pythonbasierten AI/ML-Frameworks sowie Vertrautheit mit relevanten Bibliotheken und Frameworks (z.B. TensorFlow, PyTorch).
- Erfahrung mit Sprachmodellen wie LLM-APIs und deren Optimierung für spezifische Anwendungen.
- Erfahrung mit den folgenden Programmiersprachen: Python, C++, Java, R, SQL.
- Starke schriftliche und mündliche Kommunikationsfähigkeiten sowie die Fähigkeit, komplexe technische Konzepte an nicht-technische Stakeholder zu kommunizieren.
- Starke Kundenorientierung in einem Beratungsumfeld.
- Starke interdisziplinäre Fähigkeiten mit der Fähigkeit zur Zusammenarbeit mit verschiedenen internen und externen Teams.
- Unternehmerische Denkweise mit Neugier und Leidenschaft für aufkommende Technologien und Innovationen.
Was wir bieten
- Flexible Arbeitsmodelle mit hybriden und Remote-Arbeitsmöglichkeiten, die Ihre individuellen Bedürfnisse unterstützen.
- Zugang zu innovativen AI-, maschinellen Lern-, generativen AI- und Cloud-Transformationsprojekten für führende globale Kunden.
- Kontinuierliche Lernmöglichkeiten, branchenführende Schulungen, Zertifizierungen und klare Karriereentwicklungspfade.
Die Accenture-Kultur
Hier sind SIE der Katalysator für Veränderung. Ihre einzigartige Kombination aus Fähigkeiten, Persönlichkeit und Ambitionen hebt Sie hervor. Wenn unterschiedliche Talente, Stärken und Perspektiven zusammenkommen, ist das Ergebnis nichts weniger als außergewöhnlich: Ideen, die die Welt voranbringen. Aus diesem Grund fördern wir Vielfalt und persönliche Entwicklung bei Accenture. Schaffen Sie ein Arbeitsumfeld, in dem Sie wirklich gedeihen; mit Verantwortlichkeiten, die tief verwurzelt sind; mit einer Arbeitslast, die perfekt auf Ihre Fähigkeiten abgestimmt ist; und Methoden, die auf Ihre Ziele zugeschnitten sind. Wie Sie sich verbinden, Ihre Entwicklung vorantreiben und persönlich wachsen möchten, liegt in Ihren Händen. Dies ist Ihre Karriere. Wir sind lediglich Vermittler, die Ihnen helfen, sie genau so zu gestalten, wie Sie es sich vorstellen.
AI/ML Computational Science Analyst (All Genders) Arbeitgeber: Accenture DACH
Accenture bietet dir als Trainee im Bereich Quality Engineering eine hervorragende Einstiegsmöglichkeit in die Welt des Software Testings. Mit einem strukturierten Einarbeitungsprogramm, persönlichem Mentoring und klaren Karriereperspektiven unterstützt das Unternehmen deine fachliche und persönliche Entwicklung. Zudem profitierst du von flexiblen Arbeitsmodellen und der Arbeit mit modernen KI-Tools in einem dynamischen und vielfältigen Arbeitsumfeld, das Innovation und individuelle Entfaltung fördert.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so AI/ML Computational Science Analyst (All Genders) erhalten könntest
✨Wende dich an die richtigen Communities
Schau dir Online-Communities und Foren an, die sich um Data Science drehen, wie Kaggle oder GitHub. Engagiere dich dort aktiv, teile deine Projekte und lerne von anderen – das wird dir helfen, nicht nur einen Fuß in die Tür zu bekommen, sondern auch wertvolle Kontakte zu knüpfen.
✨Präsentiere deine Daten-Projekte
Baue ein Portfolio auf, das deine besten Projekte zeigt. Nutze Plattformen wie GitHub oder eine persönliche Webseite, um deine Arbeiten zu veröffentlichen. Arbeitgeber im Data Science-Bereich schauen oft direkt auf praktische Erfahrungen, also zeig, was du drauf hast!
✨Nimm an Meetups und Hackathons teil
Besuche lokale Data Science-Meetups oder nehme an Hackathons teil. Diese Veranstaltungen sind nicht nur super, um dein Wissen zu erweitern, sondern auch Gold wert für Networking. Du lernst Fachkollegen kennen und kannst auf Lockere Art und Weise Eventualjobs ergattern.
✨Direkte Bewerbungen über unsere Seite
Vergiss nicht, direkt auf unserer Website nach Stellenangeboten bei Accenture DACH zu schauen. Hier kannst du dich auf offene Datenwissenschaftsstellen bewerben und zeigst damit direktes Interesse, das viele Arbeitgeber schätzen!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um AI/ML Computational Science Analyst (All Genders) mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Lass deine Daten sprechen!:In einem Bereich wie Data Science ist es entscheidend, dass du deine praktischen Fähigkeiten präsentierst. Wenn du an Projekten gearbeitet hast, die deine Analysefähigkeiten oder dein Wissen über Machine Learning demonstrieren, teile sie in deinem Lebenslauf oder füge einen Link zu deinem GitHub-Portfolio bei. Die Daten, die du analysiert hast, und die Tools, die du verwendest, sollten klar hervorgehoben werden.
Ergebnisse quantifizieren!:Unterstütze deine Erfahrung mit quantifizierbaren Ergebnissen. Zeige, wie du durch deine Analysen oder Modelle zur Entscheidungsfindung beigetragen hast oder wie deine Berechnungen den Rohdaten neue Erkenntnisse entlockt haben. Arbeitgeber in der Data Science sind oft an konkreten Verbesserungen und Effizienzsteigerungen interessiert!
Erläutere deine Lernbereitschaft!:Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, zeige in deinem Anschreiben, dass du bereit bist, zu lernen und dich weiterzuentwickeln. Sprich über deine Neugier für neue Technologien oder Methoden im Data Science Bereich. Vielleicht hast du auch Kurse besucht oder Zertifikate erworben, die deine Begeisterung zeigen!
Die richtige technische Sprache!:Achte darauf, dass deine Bewerbung alle relevanten technischen Begriffe enthält, die in der Data Science gebräuchlich sind. Nenne spezifische Programmier- und Analysetools wie Python, R oder SQL, die du beherrschst. Dies macht es für die Rekrutierer einfacher, schnell zu erkennen, dass du für die Rolle als AI/ML Computational Science Analyst (All Genders) bei Accenture DACH gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Accenture DACH vorbereitet
✨Bereite deine technischen Skills vor
In einem Vorstellungsgespräch für eine Data-Science-Position wird oft dein Wissen über Tools wie Python, R oder SQL getestet. Mach dich mit gängigen Algorithmen und deren Einsatzmöglichkeiten vertraut, denn technische Fragen können schnell kommen. Lass uns sicherstellen, dass du in diesen Bereichen glänzt!
✨Verschaffe dir einen Überblick über Projekte
Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, ist es wichtig, dass du konkrete Erfahrungen und Projekte vorweisen kannst. Wenn du bereits an Data-Science-Projekten gearbeitet hast, sei bereit, diese in der Tiefe zu erläutern und zu diskutieren, wie du die Probleme gelöst hast. Dein Portfolio kann hier einen echten Unterschied machen!
✨Vorbereitung auf case studies
In Data-Science-Interviews sind case studies und praktische Probleme häufig Teil des Gesprächs. Übe, wie du strukturiert und logisch an solche Aufgaben herangehst. Arbeitgeber möchten sehen, wie du Daten analysierst und Lösungen entwickelst – bring also deine analytischen Fähigkeiten mit!
✨Zeige deine Leidenschaft für Daten
Mehr denn je geht es bei einer Vollzeitstelle darum, dass du nicht nur die Skills hast, sondern auch wirklich für das Feld brennst. Teile Anekdoten oder Erfahrungen, die zeigen, wie du zur Datenwissenschaft gekommen bist und was dich fasziniert. Diese Begeisterung kann für Accenture DACH entscheidend sein!