Finde einen Job 
Finde eine Ausbildung 
Top Arbeitgeber 
Top Universitäten 
Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Analysiere Musikdaten und entwickle innovative Datensätze für verschiedene Genres.
- Arbeitgeber: Führendes Unternehmen in der Musiktechnologie mit kreativer Atmosphäre.
- Mitarbeitervorteile: Attraktives Gehalt, flexible Arbeitszeiten und Weiterbildungsmöglichkeiten.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Musik mit modernster Technologie und kreativem Input.
- Gewünschte Qualifikationen: Abschluss in Musikproduktion oder verwandtem Bereich und Erfahrung mit Python.
- Andere Informationen: Dynamisches Team mit großartigen Entwicklungschancen in der Musikbranche.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 36000 - 60000 € pro Jahr.
Verantwortlichkeiten
- Analysieren und Bewerten von Musikdatensätzen hinsichtlich musikalischer Merkmale und hoher Qualität über verschiedene Genres.
- Analysieren musikalischer Merkmale großer Datensätze mit Python.
- Erstellen und Kuratieren von Musikdatensätzen durch Aufnahmesitzungen, synthetische Datengenerierung und Erstellung musikalischer Inhalte.
- Zusammenarbeiten mit Dateningenieuren zur Entwicklung von Datenkurationsstrategien, die musikalische Authentizität und Vielfalt gewährleisten.
- Validieren von Modellausgaben und Trainingsergebnissen auf musikalische Richtigkeit, Kohärenz und kreative Qualität.
- Dokumentieren musikalischer Merkmale, Metadatenanforderungen und Qualitätsstandards für Musikdatensätze.
- Entwerfen von Bewertungskriterien und Testfällen, die ML-Modelle aus musikalischer Perspektive bewerten.
- Zusammenarbeiten mit ML-Forschern und Ingenieuren, um musikalische Anforderungen zu kommunizieren und Fachwissen bereitzustellen.
Mindestens erforderliche Qualifikationen
- Abschluss (Bachelor oder höher) in Audio-Produktion, Musikwissenschaft, Musiktechnologie oder einem verwandten Bereich oder 3 Jahre gleichwertige Berufserfahrung.
- Erfahrung mit Python-Programmierung und Datenanalyse mit pandas oder ähnlichen Bibliotheken.
- Verständnis von Konzepten des maschinellen Lernens und Grundlagen der Audio-Signalverarbeitung.
- Fortgeschrittene Kenntnisse der Musiktheorie, Harmonie, Komposition und Instrumentierung über mehrere Genres hinweg.
Bevorzugte Qualifikationen
- Vertrautheit mit Musikanalysbibliotheken wie librosa oder music21.
- Erfahrung in der Analyse großer Musikdatensätze oder in der Forschung zur Musikdatenretrieval.
- Erfahrung in der Kuratierung großangelegter, mehrsprachiger Musikdatensätze für LLM-Fine-Tuning und Modellanpassungs-Workflows.
- Experte in Musikproduktionswerkzeugen wie Logic Pro.
- Erfahrung in der Arbeit an Musikforschungs- oder datengestützten Musikprojekten.
- Erfahrung mit Datenvisualisierung für Musikanalysen oder Datensatzexploration.
- Kenntnisse in Methoden zur Bewertung von ML-Modellen und Qualitätsmetriken.
- Starke Aufmerksamkeit für Details und Engagement für Datenqualität und -genauigkeit.
- Fließend in Englisch.
Music Data Engineer (m/w/d) Arbeitgeber: Apple
Kontaktperson:
Apple HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Music Data Engineer (m/w/d)
✨Tipp Nummer 1
Netzwerken ist der Schlüssel! Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit anderen Musikdaten-Ingenieuren und Fachleuten in der Branche in Kontakt zu treten. Lass uns gemeinsam Verbindungen aufbauen und die richtigen Leute erreichen!
✨Tipp Nummer 2
Bereite dich auf Vorstellungsgespräche vor, indem du deine Kenntnisse über Musiktheorie und Datenanalyse auffrischst. Wir sollten auch Beispiele für deine bisherigen Projekte parat haben, um deine Fähigkeiten zu demonstrieren. Zeig, was du drauf hast!
✨Tipp Nummer 3
Sei proaktiv und bewirb dich direkt über unsere Website! Das zeigt dein Interesse und Engagement. Außerdem können wir so sicherstellen, dass deine Bewerbung die richtige Aufmerksamkeit bekommt.
✨Tipp Nummer 4
Bleib dran und folge den neuesten Trends in der Musik- und Datenanalyse. Teile deine Erkenntnisse in sozialen Medien oder Blogs, um dich als Experten zu positionieren. Lass uns gemeinsam die Branche revolutionieren!
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Music Data Engineer (m/w/d)
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Mach deine Bewerbung persönlich: Zeig uns, wer du bist! Verwende eine freundliche und authentische Sprache, die deine Leidenschaft für Musik und Datenengineering widerspiegelt. Lass uns wissen, warum du genau zu StudySmarter passt!
Betone deine technischen Skills: Stell sicher, dass du deine Erfahrungen mit Python und Datenanalyse klar hervorhebst. Wir suchen nach jemandem, der sich mit Tools wie pandas auskennt und ein gutes Verständnis für maschinelles Lernen hat. Zeig uns, was du drauf hast!
Beziehe dich auf die Stellenbeschreibung: Nutze die Begriffe und Anforderungen aus der Stellenbeschreibung in deiner Bewerbung. Das zeigt uns, dass du die Rolle wirklich verstanden hast und motiviert bist, bei uns zu arbeiten. Mach es einfach und direkt!
Bewirb dich über unsere Website: Wir empfehlen dir, deine Bewerbung direkt über unsere Website einzureichen. So stellst du sicher, dass sie schnell bei uns ankommt und wir sie direkt bearbeiten können. Wir freuen uns auf deine Unterlagen!
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Apple vorbereitest
✨Mach dich mit den Musikdaten vertraut
Bevor du zum Interview gehst, solltest du dich intensiv mit den verschiedenen Musikdatensätzen und deren Eigenschaften auseinandersetzen. Zeige, dass du die musikalischen Merkmale verstehst und wie sie in der Datenanalyse zur Geltung kommen.
✨Python-Kenntnisse auffrischen
Da Python eine zentrale Rolle in dieser Position spielt, ist es wichtig, deine Programmierkenntnisse aufzufrischen. Übe den Umgang mit Bibliotheken wie pandas oder librosa, um sicherzustellen, dass du im Interview konkrete Beispiele für deine Erfahrungen geben kannst.
✨Bereite Fragen vor
Überlege dir im Voraus einige Fragen, die du dem Interviewer stellen möchtest. Das zeigt dein Interesse an der Position und hilft dir, mehr über die spezifischen Herausforderungen und Erwartungen des Unternehmens zu erfahren.
✨Präsentiere deine Projekte
Wenn du bereits an Musikdatenprojekten gearbeitet hast, bereite eine kurze Präsentation oder Beispiele vor, die deine Fähigkeiten und Erfahrungen verdeutlichen. Dies kann dir helfen, dich von anderen Bewerbern abzuheben und deine Leidenschaft für Musik und Daten zu zeigen.
