Auf einen Blick
- Aufgaben: Analysiere und entwickle datengetriebene Modelle im MDOCore Datalake.
- Unternehmen: HENSOLDT – führendes Unternehmen in der europäischen Verteidigungsindustrie.
- Vorteile: Flexible Arbeitszeiten, persönliche Entwicklung und attraktive Sozialleistungen.
- Weitere Informationen: Dynamisches Team mit Fokus auf Vielfalt und interdisziplinäre Zusammenarbeit.
- Warum dieser Job: Gestalte innovative Lösungen mit modernster Technologie und mache einen Unterschied.
- Qualifikationen: Studium in Informatik oder Data Science und Erfahrung in Machine Learning.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 54000 - 66000 € pro Jahr.
HENSOLDT – Innovationen für eine sicherere Welt
HENSOLDT ist ein führendes Unternehmen der europäischen Verteidigungsindustrie mit globaler Reichweite.
Das Unternehmen mit Sitz in Taufkirchen bei München entwickelt Sensor-Komplettlösungen für Verteidigungs- und Sicherheitsanwendungen.
Als Technologieführer treibt
HENSOLDT die Entwicklung der Verteidigungselektronik und Optronik voran und baut sein Portfolio auf der Grundlage innovativer Ansätze für Datenmanagement, Robotik und Cybersicherheit kontinuierlich aus.
Unsere Produkte sind einsetzbar in den Bereichen Space, Air, Land, Sea, Security, Cyber & Information Space.
2023 erzielte
HENSOLDT einen Umsatz von 1,85 Milliarden Euro. Nach der Übernahme der ESG Gmb H beschäftigt das Unternehmen circa 8.500 Mitarbeiter.
HENSOLDT ist an der Frankfurter Wertpapierbörse im MDAX notiert.
Für den Bereich „Digital Solutions & Mission Data Platforms“ suchen wir zum nächstmöglichen Zeitpunkt einen
MDOCore ist eine digitale Plattform zur Integration, Verarbeitung und Bereitstellung missionsrelevanter Daten und Services.
Ein zentraler Bestandteil der Plattform ist der MDOCore Datalake, in dem Daten aus unterschiedlichen Sensoren, Systemen, Simulationen, Testumgebungen und operativen Quellen strukturiert, analysierbar und wiederverwendbar gemacht werden.
- Ihre Aufgaben
- Analyse, Aufbereitung und Auswertung großer, heterogener Datenbestände im MDOCore Datalake
- Entwicklung datengetriebener Modelle, Algorithmen und Prototypen für Data Analytics, Machine Learning, Anomaly Detection, Klassifikation, Clustering, Prognosen und Entscheidungsunterstützung
- Identifikation von Mustern, Anomalien und Qualitätsproblemen in Sensor-, System-, Test- und Simulationsdaten
- Aufbau wiederverwendbarer Datenprodukte, Datenmodelle und Analysebausteine unter Berücksichtigung von Data-Mesh- und Data-Fabric-Prinzipien
- Zusammenarbeit mit Data Engineering, Softwareentwicklung, Systemarchitektur, Product Ownern und Fachdomänen zur Definition von Anforderungen an Datenqualität, Datenmodelle und Analysefähigkeit
- Konzeption und Validierung von Datenpipelines, Feature Engineering, Modelltrainingsprozessen sowie Bewertung von Datenqualität und Repräsentativität
- Entwicklung von Metriken, Dashboards und analytischen Nachweisen zur Bewertung von Systemverhalten, Plattformleistung und Datenprodukten
- Operationalisierung von Analysemodellen sowie Unterstützung bei der Integration von Analytics-, AI- und Agentic-AI-Fähigkeiten in die MDOCore-Plattform
- Dokumentation von Datenanalysen, Modellen und Qualitätsbewertungen sowie Mitwirkung an Data Governance, Datenkatalogisierung und Traceability
- Unterstützung bei Demonstratoren, Kundenpräsentationen, Angebotsphasen und technischen Bewertungen datengetriebener Lösungen
- Abgeschlossenes Studium der Informatik, Data Science, Mathematik, Physik, Elektrotechnik, Statistik, Wirtschaftsinformatik oder einer vergleichbaren Fachrichtung
- Mehrjährige praktische Erfahrung in Data Science, Datenanalyse, Machine Learning, Data Analytics oder angewandter Statistik
- Sehr gute Kenntnisse in Python sowie gängigen Data-Science- und Machine-Learning-Bibliotheken (z. B. pandas, Num Py, scikit-learn, Py Torch oder Tensor Flow)
- Erfahrung mit der Analyse großer, heterogener Datenbestände sowie fundierte Kenntnisse in Datenmodellierung, Feature Engineering, Datenqualität und Modellbewertung
- Erfahrung mit SQL, No SQL, Datenbanken, Datalakes und objektbasierten Speicherlösungen
- Verständnis von Data Mesh, Data Fabric, Datenprodukten, Metadatenmanagement und semantischer Datenintegration
- Grundverständnis moderner AI-Architekturen wie Retrieval-Augmented Generation, Tool Calling und Agentic AI
- Fähigkeit, fachliche Anforderungen in analytische Modelle, Datenprodukte und verständlich aufbereitete Ergebnisse zu überführen
- Strukturierte, eigenverantwortliche Arbeitsweise sowie Freude an interdisziplinärer Zusammenarbeit und explorativer Datenanalyse
- Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift
- Freuen Sie sich auf
- Flexible Arbeitszeiten & Work-Life-Balance
- Vergütung & Sozialleistungen
- Persönliche & berufliche Entwicklung
- Arbeitsatmosphäre
- Gesundheit & Vorsorge
- Mobilität & Nachhaltigkeit
HENSOLDT setzt sich für Vielfalt und eine integrative Firmenkultur ein.
Daher begrüßen wir alle Bewerbungen – unabhängig von Herkunft, Alter, Geschlecht, Behinderung, Identität oder Weltanschauung.
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Data Scientist MDOCore Datalake (w/m/d) Arbeitgeber: Ai-Developer
Als globaler Marktführer im Bereich automatisierter Testsysteme in der Halbleiterindustrie bietet unser Standort in Böblingen nicht nur ein inspirierendes Arbeitsumfeld, sondern auch zahlreiche Möglichkeiten zur persönlichen und beruflichen Weiterentwicklung. Wir fördern eine flexible und vertrauensvolle Arbeitskultur mit 30 Urlaubstagen, attraktiven Vergütungen und einem umfassenden Angebot an Schulungen sowie Gesundheitsprogrammen, die es unseren Mitarbeitern ermöglichen, ihre Karriereziele zu erreichen und gleichzeitig ein ausgewogenes Leben zu führen.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Data Scientist MDOCore Datalake (w/m/d) 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 Ai-Developer 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 Data Scientist MDOCore Datalake (w/m/d) 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 Data Scientist MDOCore Datalake (w/m/d) bei Ai-Developer gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Ai-Developer 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 Ai-Developer entscheidend sein!
