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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und implementiere Machine Learning-Lösungen für Halbleiterprüfungen.
- Arbeitgeber: Advantest Europe GmbH ist ein führendes Unternehmen im Bereich Testlösungen für Halbleiter.
- Mitarbeitervorteile: Flexible Arbeitszeiten, Möglichkeiten für Remote-Arbeit und spannende Unternehmensveranstaltungen.
- Warum dieser Job: Arbeite an innovativen Projekten mit modernster Technologie in einem dynamischen Team.
- Gewünschte Qualifikationen: Masterabschluss in Data Science oder verwandtem Bereich; 1-3 Jahre Erfahrung in Machine Learning.
- Andere Informationen: Englischkenntnisse erforderlich; Grundkenntnisse in Deutsch von Vorteil.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 43200 - 72000 € pro Jahr.
Firma: Advantest Europe GmbH
Einsatzort: Munich
Aufgabe: Als Data Scientist (m/w/d) werden Sie mit erfahrenen Teammitgliedern zusammenarbeiten, um maschinelles Lernen-Lösungen zu entwickeln und bereitzustellen, mit einem Fokus auf große Sprachmodelle (LLMs) für die Halbleiterprüfung und elektrotechnische Systeme. Unterstützen Sie bei der Gestaltung und Implementierung von LLM-gesteuerten Tools zur Automatisierung der Datenanalyse, der Verarbeitung technischer Dokumentationen und der Vorhersage von Defekten für die 93K IC Testplattform. Arbeiten Sie unter Anleitung, um Datensätze vorzubereiten, Open-Source-LLMs (z.B. LLaMA, Mistral) feinabzustimmen und retrieval-augmented generation (RAG)-Systeme in Testpipelines zu integrieren. Tragen Sie zu MLOps-Workflows für das Training/Bewertung von Modellen unter Verwendung von Python-Frameworks (PyTorch, Hugging Face) und Cloud-Plattformen (AWS/Azure) bei. Nehmen Sie an funktionsübergreifenden agilen Teams teil, um Kundenanforderungen in Prototyplösungen zu übersetzen, mit Möglichkeiten, kleinere Teilprojekte zu leiten. Analysieren Sie Halbleiterprüfdaten (parametrische Messungen, Ertragsprotokolle) mithilfe statistischer Methoden und Visualisierungstools.
Qualifikation: Universitätsabschluss in Data Science, Informatik, Elektrotechnik oder einem verwandten Bereich (Master bevorzugt, Bachelor mit 2+ Jahren Erfahrung akzeptiert). 1-3 Jahre praktische Erfahrung im maschinellen Lernen, einschließlich Kursarbeit/praktischer Arbeit mit NLP oder LLMs. Kenntnisse in Python für Datenanalysen (Pandas, NumPy) und grundlegende ML-Modellentwicklung (scikit-learn, PyTorch). Vertrautheit mit LLM-Konzepten: Transformer-Architekturen, Prompt Engineering oder Textgenerierungstechniken. Grundlegendes Verständnis von MLOps-Praktiken - Versionskontrolle (Git/DVC), Containerisierung (Docker) und Grundlagen des Cloud-Deployments. Grundkenntnisse in Linux/Unix-Befehlszeilen und die Fähigkeit, mit Jupyter-Notebooks oder VS Code zu arbeiten. Starke Kommunikationsfähigkeiten in Englisch; Fähigkeit, technische Arbeiten klar zu dokumentieren.
Dies ist ein Plus: Erfahrung mit Halbleiterprüfdaten oder industriellen IoT-Datensätzen. Erfahrung mit RAG-Systemen oder Workflows zur Feinabstimmung von LLMs (LoRA, QLoRA). Grundkenntnisse der elektronischen Messprinzipien (Oszilloskope, parametrische Analyzer). Vertrautheit mit Java zur Integration in bestehende Testplattform-Codebasen. Elementare Deutschkenntnisse.
Data Scientist (m/f/d) Arbeitgeber: Advantest
Kontaktperson:
Advantest HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Data Scientist (m/f/d)
✨Tip Nummer 1
Netzwerke sind entscheidend! Suche nach Veranstaltungen oder Meetups in München, die sich auf Data Science und maschinelles Lernen konzentrieren. Dort kannst du wertvolle Kontakte knüpfen und möglicherweise Insider-Informationen über offene Stellen bei Advantest Europe GmbH erhalten.
✨Tip Nummer 2
Nutze LinkedIn aktiv! Folge Advantest Europe GmbH und interagiere mit ihren Beiträgen. Zeige dein Interesse an der Branche, indem du relevante Inhalte teilst oder kommentierst. Dies kann dir helfen, im Gedächtnis der Recruiter zu bleiben.
✨Tip Nummer 3
Bereite dich auf technische Interviews vor! Übe das Lösen von Problemen mit Python und mache dich mit den Grundlagen von MLOps vertraut. Du könntest auch an Projekten arbeiten, die LLMs oder Datenanalyse beinhalten, um praktische Erfahrungen zu sammeln, die du im Gespräch hervorheben kannst.
✨Tip Nummer 4
Informiere dich über die neuesten Trends in der Halbleiterindustrie und im maschinellen Lernen. Zeige in Gesprächen, dass du über aktuelle Entwicklungen Bescheid weißt und wie diese Advantest Europe GmbH helfen können, ihre Ziele zu erreichen.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Data Scientist (m/f/d)
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Stelle deine Qualifikationen heraus: Betone in deinem Lebenslauf und Anschreiben deine relevanten Erfahrungen im Bereich Data Science, insbesondere im Umgang mit maschinellem Lernen und LLMs. Zeige auf, wie deine Fähigkeiten zu den Anforderungen der Stelle passen.
Verfasse ein überzeugendes Anschreiben: Nutze dein Anschreiben, um deine Motivation für die Position als Data Scientist bei Advantest Europe GmbH zu erläutern. Gehe darauf ein, warum du an der Entwicklung von LLM-gesteuerten Tools interessiert bist und welche spezifischen Erfahrungen du mitbringst.
Technische Fähigkeiten betonen: Stelle sicher, dass du deine Kenntnisse in Python, MLOps und den verwendeten Frameworks (wie PyTorch und Hugging Face) klar darstellst. Füge konkrete Beispiele aus deinen bisherigen Projekten hinzu, um deine Fähigkeiten zu untermauern.
Sprache und Kommunikation: Da starke Kommunikationsfähigkeiten gefordert sind, achte darauf, dass deine Bewerbung klar und präzise formuliert ist. Verwende Fachbegriffe korrekt und zeige, dass du in der Lage bist, technische Inhalte verständlich zu dokumentieren.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Advantest vorbereitest
✨Verstehe die Grundlagen von LLMs
Da die Stelle einen Fokus auf Large Language Models hat, solltest du dir ein fundiertes Wissen über deren Funktionsweise und Anwendungsgebiete aneignen. Bereite dich darauf vor, Fragen zu Transformer-Architekturen und Prompt Engineering zu beantworten.
✨Praktische Erfahrungen hervorheben
Betone deine praktischen Erfahrungen mit Machine Learning und insbesondere mit NLP oder LLMs. Sei bereit, konkrete Beispiele aus deinen bisherigen Projekten zu nennen, um deine Fähigkeiten zu demonstrieren.
✨Kenntnisse in MLOps betonen
Da MLOps ein wichtiger Bestandteil der Rolle ist, solltest du deine Kenntnisse in Version Control, Containerization und Cloud Deployment klar kommunizieren. Zeige, dass du mit Tools wie Git, Docker und cloudbasierten Plattformen vertraut bist.
✨Kommunikationsfähigkeiten unter Beweis stellen
Starke Kommunikationsfähigkeiten sind entscheidend. Übe, technische Konzepte klar und verständlich zu erklären, sowohl auf Englisch als auch auf Deutsch. Dies wird dir helfen, im Interview einen positiven Eindruck zu hinterlassen.
