Data Scientist (Deep Learning)

Data Scientist (Deep Learning)

Berlin Vollzeit 55000 - 70000 € / Jahr (geschätzt) Homeoffice (teilweise)
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Auf einen Blick

  • Aufgaben: Entwickle Deep Learning Modelle zur Verbesserung der Sprachqualität in Hörgeräten.
  • Unternehmen: Innovatives Unternehmen, das Technologie zur Unterstützung von Menschen mit Hörverlust entwickelt.
  • Vorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, 30 Tage Urlaub, kostenlose Mahlzeiten und hybrides Arbeiten.
  • Weitere Informationen: Dynamisches Umfeld mit Möglichkeiten zur persönlichen und beruflichen Weiterentwicklung.
  • Warum dieser Job: Gestalte Technologien, die das Leben von Millionen verbessern und arbeite in einem unterstützenden Team.
  • Qualifikationen: Bachelor oder Master in einem technischen Bereich und Erfahrung in Python.

Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 55000 - 70000 € pro Jahr.

Über uns

Bei Audatic entwickeln wir Systeme, die Sprache aus jeder Geräuschsituation klar und geräuschfrei wiedergeben, indem wir modernste Deep-Learning-Technologie nutzen. Unsere Mission ist es, Millionen von Menschen mit Hörverlust zu befähigen, Interaktionen in anspruchsvollen sozialen Umgebungen wie Bars oder Restaurants zu genießen.

Als Teil der Sonova-Gruppe hat unser Team das Sprachverbesserungs-Neuronale Netzwerk für das Phonak Infinio Sphere entwickelt - das weltweit erste Hörgerät, das ein tiefes neuronales Netzwerk (DNN) für die Echtzeit-Sprachverbesserung auf einem maßgeschneiderten, energieeffizienten, eingebetteten neuronalen Beschleuniger betreibt. Seitdem haben zahlreiche klinische Studien und umfangreiches Marktfeedback die erheblichen, lebensverändernden Vorteile dieser bahnbrechenden Technologie bestätigt.

Audatic ist ein kleines, unterstützendes Team, das Zusammenarbeit und Offenheit schätzt. Wir kombinieren die Agilität eines Startups mit der Größe, audiologischen Expertise und den erstklassigen Ressourcen von Sonova. Jeder hier hat die Möglichkeit, zu gestalten, wie wir arbeiten, Ideen einzubringen und einen direkten Einfluss auf die Produkte zu haben, die wir liefern - Technologien zu schaffen, die Leben verändern können.

Mehr über die Rolle

Als Data Scientist bei Audatic werden Sie bahnbrechende Forschung in Technologien umsetzen, die herausfordernde Audio-Probleme lösen und das Leben von Hörgeräteträgern verbessern.

Ihre Aufgaben umfassen:

  • Entwicklung und Verbesserung von Deep-Learning-Modellen für die Echtzeit-Sprachverbesserung auf eingebetteten Geräteplattformen.
  • Entwurf und Durchführung von Experimenten zur Bewertung neuartiger neuronaler Netzwerkarchitekturen, Verlustfunktionen, Datensätze und Evaluierungsmethoden.
  • Optimierung der Modellleistung durch automatisierte Hyperparameter-Suchen auf unserem dedizierten GPU-Cluster und unserer maßgeschneiderten Deep-Learning-Infrastruktur.
  • Verfolgen der neuesten Innovationen in der Deep-Learning-Forschung und Zusammenarbeit mit dem Team, um zu lernen, Ideen auszutauschen und durch unseren Journal Club, Brainstorming-Sitzungen und Online-Kurse auf dem Laufenden zu bleiben.

Mehr über Sie

Sie haben:

  • Ein Bachelor- oder Master-Abschluss in einem technischen Bereich.
  • Mindestens 2 Jahre relevante Erfahrung.
  • Fähigkeit, Python zu verwenden, um Lösungen zu entwickeln, die lesbar, wartbar und leicht erweiterbar sind.
  • Eine neugierige Denkweise mit dem Wunsch, kontinuierlich zu lernen, neue Ideen zu erkunden und Wissen zu teilen.
  • Zuverlässige Kommunikationsfähigkeiten mit vollständiger beruflicher Englischkenntnis.
  • Erfahrung mit digitaler Signalverarbeitung oder Audiobearbeitung ist von Vorteil.

Hinweis: Studien zeigen, dass unterrepräsentierte Talentgruppen in der Technik oft nur dann auf Stellenangebote reagieren, wenn sie 100% der Qualifikationen erfüllen. Uns liegt Wachstum, Potenzial und übertragbare Fähigkeiten am Herzen. Wenn Sie leidenschaftlich an dieser Rolle interessiert sind, aber nicht alle Anforderungen erfüllen, bewerben Sie sich trotzdem!

Mehr über das, was wir bieten

Bei Audatic sind Sie Teil eines vielfältigen, internationalen und leidenschaftlichen Teams, das Zusammenarbeit und Innovation schätzt. Wir bieten ein Umfeld, das es Ihnen ermöglicht, berufliches Wachstum mit persönlichem Wohlbefinden in Einklang zu bringen.

  • Wettbewerbsfähiges Vergütungspaket
  • 30 Tage bezahlter Urlaub
  • Konferenzbesuche und die Möglichkeit, relevante Entdeckungen zu veröffentlichen
  • Kostenlose tägliche Mahlzeiten, Getränke und Snacks in unserem grünen und modernen Büro im Herzen Berlins
  • Regelmäßige Teamevents und ein jährliches Retreat
  • Vom Unternehmen gesponsertes Ticket für den öffentlichen Nahverkehr (Deutschlandticket)
  • Hybrides Arbeitsmodell (mindestens 60% vor Ort)

Audatic ist ein Arbeitgeber, der Chancengleichheit bietet. Wir arbeiten zusammen. Wir fördern Talente. Wir kooperieren mit Menschen unterschiedlicher Hintergründe, um mit dem besten Team auf dem Markt erfolgreich zu sein. Wir garantieren jedem Menschen eine gleichwertige Behandlung in Bezug auf Beschäftigung und Beschäftigungsmöglichkeiten, unabhängig von ethnischer oder nationaler Herkunft, Religion, sexueller Orientierung oder Familienstand, Geschlecht, genetischer Identität, Alter, Behinderung oder einem anderen rechtlich geschützten Status.

Data Scientist (Deep Learning) Arbeitgeber: Audatic

Audatic ist ein hervorragender Arbeitgeber, der eine unterstützende und kollaborative Arbeitsumgebung bietet, in der Innovation und persönliche Entwicklung gefördert werden. Mit einem wettbewerbsfähigen Vergütungspaket, 30 Tagen bezahltem Urlaub und der Möglichkeit, an Konferenzen teilzunehmen, bietet das Unternehmen seinen Mitarbeitern die Chance, ihre Fähigkeiten in einem dynamischen Team zu entfalten und gleichzeitig von den Ressourcen und der Expertise der Sonova-Gruppe zu profitieren. Die moderne Büroumgebung im Herzen Berlins und regelmäßige Teamevents tragen zu einer positiven Unternehmenskultur bei, die Vielfalt und Zusammenarbeit schätzt.

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Kontaktdaten:

Audatic Recruiting-Team

StudySmarter Expertenrat🤫

Wir sind der Meinung, dass du so Data Scientist (Deep Learning) 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 Audatic 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 (Deep Learning) mit Bravour zu bestehen

Deep Learning
Neural Network Architekturen
Python
Echtzeit-Sprachverbesserung
Digitale Signalverarbeitung
Experimentelles Design
Hyperparameter-Optimierung

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 (Deep Learning) bei Audatic gut geeignet bist.

Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Audatic 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 Audatic entscheidend sein!