Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle innovative Lösungen für Coding-Agenten mit modernster Technologie.
- Unternehmen: Amazon Web Services (AWS) - führende Cloud-Plattform mit innovativer Kultur.
- Vorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, Gesundheitsleistungen und Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung.
- Weitere Informationen: Vielfältige Erfahrungen sind willkommen – bewirb dich, auch wenn du nicht alle Anforderungen erfüllst.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der KI und arbeite an spannenden Projekten mit echtem Einfluss.
- Qualifikationen: Interesse an maschinellem Lernen und Teamarbeit.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 36000 - 60000 € pro Jahr.
Sind Sie an maschinellem Lernen, tiefem Lernen, automatisiertem Denken oder Optimierung interessiert? Wenn ja, möchten wir von Ihnen hören! Wir suchen Wissenschaftler mit Interesse daran, eine Vielzahl von Fachkenntnissen zu nutzen, um hochmoderne Lösungen für Codierungsagenten zu erfinden, zu entwerfen und umzusetzen.
Wichtige Aufgaben:
- Als angewandter Wissenschaftler sind Sie verantwortlich für das Design und die Entwicklung von End-to-End-Systemen für Codierungsagenten.
- Sie haben die Möglichkeit, technische Whitepapers zu schreiben, technische Fahrpläne zu erstellen und Projekte auf Produktionsniveau voranzutreiben, die Amazon Science unterstützen.
- Sie werden die Gelegenheit haben, neue Algorithmen, Modelle oder andere technische Lösungen zu entwerfen und dabei die kundenorientierte Kultur von Amazon zu erleben.
- Der ideale Wissenschaftler muss in der Lage sein, mit verschiedenen Gruppen von Menschen und funktionsübergreifenden Teams zusammenzuarbeiten, um komplexe Geschäftsprobleme zu lösen.
Über AWS:
Diverse Erfahrungen: AWS schätzt vielfältige Erfahrungen. Selbst wenn Sie nicht alle bevorzugten Qualifikationen und Fähigkeiten erfüllen, die in der Stellenbeschreibung aufgeführt sind, ermutigen wir die Kandidaten, sich zu bewerben. Wenn Ihre Karriere gerade erst beginnt, keinen traditionellen Weg eingeschlagen hat oder alternative Erfahrungen umfasst, lassen Sie sich nicht davon abhalten, sich zu bewerben.
Warum AWS?
Amazon Web Services (AWS) ist die umfassendste und am weitesten verbreitete Cloud-Plattform der Welt. Wir haben das Cloud-Computing geprägt und nie aufgehört zu innovieren – deshalb vertrauen Kunden von den erfolgreichsten Startups bis hin zu Global 500-Unternehmen auf unser robustes Produkt- und Dienstleistungsangebot, um ihre Geschäfte zu betreiben.
Inklusive Teamkultur:
AWS schätzt Neugier und Verbindung. Unsere von Mitarbeitern geführten und vom Unternehmen unterstützten Interessengruppen fördern die Inklusion und ermächtigen unsere Mitarbeiter, stolz auf ihre Identität zu sein.
Applied Scientist, Agentic AI Arbeitgeber: Amazon Web Services (AWS)
Amazon Web Services (AWS) ist ein hervorragender Arbeitgeber, der eine inklusive Teamkultur und vielfältige Entwicklungsmöglichkeiten bietet. Hier haben Sie die Chance, an innovativen Projekten im Bereich maschinelles Lernen und automatisierte Systeme zu arbeiten, während Sie in einem dynamischen Umfeld mit talentierten Kollegen zusammenarbeiten. AWS fördert nicht nur technisches Wachstum, sondern auch persönliche Entfaltung durch verschiedene Mitarbeitergruppen und ein starkes Engagement für Vielfalt.
Kontaktdaten:
Amazon Web Services (AWS) Recruiting-Team
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Applied Scientist, Agentic AI erhalten könnten
✨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 Amazon Web Services (AWS) 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 Applied Scientist, Agentic AI 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 Applied Scientist, Agentic AI bei Amazon Web Services (AWS) gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Amazon Web Services (AWS) 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 Amazon Web Services (AWS) entscheidend sein!
