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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und pflege wissenschaftliche Software für das Signalverarbeitungsteam.
- Arbeitgeber: Innovatives Mikroskopietechnologieunternehmen in Basel.
- Mitarbeitervorteile: Attraktives Gehalt, Gesundheitsleistungen und flexible Arbeitszeiten.
- Andere Informationen: Dynamisches Umfeld mit Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Wissenschaft mit modernster Software und Technologie.
- Gewünschte Qualifikationen: Abschluss in Informatik oder verwandten Bereichen und starke Python-Kenntnisse.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 45000 - 65000 € pro Jahr.
Ein Mikroskopietechnologieunternehmen in Basel sucht einen softwareorientierten Ingenieur, um wissenschaftliche Software zu entwerfen und zu warten, die vom Signalverarbeitungsteam verwendet wird. Zu den Aufgaben gehören:
- Übersetzung wissenschaftlicher Prototypen in wartbare Software
- Verbesserung der Codequalität
Kandidaten sollten einen Abschluss in Informatik oder verwandten Bereichen sowie starke Python-Kenntnisse haben, mit Erfahrung in Linux-Umgebungen. Gute Englischkenntnisse sind erforderlich, während Vertrautheit mit maschinellem Lernen oder CI/CD von Vorteil ist.
Scientific Software Engineer — ML & Signal Processing Arbeitgeber: Artidis
Kontaktperson:
Artidis HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Scientific Software Engineer — ML & Signal Processing
✨Tipp Nummer 1
Netzwerken ist der Schlüssel! Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit Leuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Oft erfährt man so von Stellenangeboten, die noch nicht veröffentlicht sind.
✨Tipp Nummer 2
Bereite dich auf technische Interviews vor! Übe Coding-Challenges und sei bereit, deine Python-Kenntnisse unter Beweis zu stellen. Wir wissen, dass das wichtig ist, also mach dich fit!
✨Tipp Nummer 3
Zeige deine Leidenschaft für Machine Learning und Signalverarbeitung! Sprich in Gesprächen darüber, wie du diese Technologien in deinen Projekten eingesetzt hast. Das wird dir helfen, dich von anderen abzuheben.
✨Tipp Nummer 4
Bewirb dich direkt über unsere Website! So kannst du sicherstellen, dass deine Bewerbung die richtige Person erreicht. Und hey, wir freuen uns immer über neue Talente, die unser Team verstärken!
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Scientific Software Engineer — ML & Signal Processing
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Mach deine Bewerbung persönlich!: Zeig uns, wer du bist! Verwende eine freundliche und authentische Sprache in deinem Anschreiben. Erzähl uns, warum du dich für die Position als Scientific Software Engineer interessierst und was dich an der Arbeit mit unserem Signalverarbeitungsteam reizt.
Betone deine technischen Fähigkeiten!: Da wir nach jemandem mit starken Python-Kenntnissen suchen, solltest du deine Programmiererfahrung klar hervorheben. Vergiss nicht, auch deine Erfahrungen mit Linux-Umgebungen und eventuell Machine Learning zu erwähnen – das macht einen großen Unterschied!
Halte es strukturiert!: Eine gut strukturierte Bewerbung ist das A und O. Verwende klare Absätze und Überschriften, um deine Qualifikationen und Erfahrungen übersichtlich darzustellen. So können wir schnell erkennen, dass du der richtige Kandidat für uns bist!
Bewirb dich über unsere Website!: Wir freuen uns darauf, deine Bewerbung über unsere Website zu erhalten. Das macht den Prozess für uns einfacher und schneller. Also, zögere nicht und schick uns deine Unterlagen – wir können es kaum erwarten, von dir zu hören!
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Artidis vorbereitest
✨Mach dich mit der Technologie vertraut
Informiere dich über die neuesten Entwicklungen in der Mikroskopietechnologie und Signalverarbeitung. Zeige im Interview, dass du nicht nur die Grundlagen verstehst, sondern auch, wie deine Softwarelösungen diese Technologien unterstützen können.
✨Bereite praktische Beispiele vor
Denke an konkrete Projekte oder Erfahrungen, bei denen du Python in einem Linux-Umfeld eingesetzt hast. Sei bereit, über Herausforderungen zu sprechen, die du gemeistert hast, und wie du Codequalität verbessert hast.
✨Verstehe die Rolle von Machine Learning
Auch wenn es kein Muss ist, kann ein Grundverständnis von Machine Learning dir einen Vorteil verschaffen. Bereite dich darauf vor, zu erklären, wie du ML-Methoden in deinen bisherigen Projekten angewendet hast oder wie du sie in zukünftigen Projekten sehen würdest.
✨Sprich über CI/CD-Prozesse
Wenn du Erfahrung mit Continuous Integration und Continuous Deployment hast, bringe das zur Sprache. Erkläre, wie diese Praktiken die Softwareentwicklung verbessern und wie du sie in deinen bisherigen Arbeiten implementiert hast.