Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle moderne Machine Learning-Lösungen und integriere sie in Daten-Pipelines.
- Unternehmen: Innovatives KI-Startup mit Fokus auf digitale Infrastruktur.
- Vorteile: Gestaltungsspielraum, Weiterbildungsmöglichkeiten und modernes Arbeitsumfeld.
- Weitere Informationen: Startup-Mentalität kombiniert mit der Sicherheit eines internationalen Konzerns.
- Warum dieser Job: Direkter Einfluss auf Produkte, die Städte effizienter machen.
- Qualifikationen: Erfahrung in Python und Machine Learning, analytische Denkweise.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 63000 - 77000 € pro Jahr.
Wir sind ein KI-getriebenes Saa S-Startup und entwickeln datenintensive Lösungen für die digitale Erfassung und Bewertung von Straßeninfrastruktur.
Unsere Modelle analysieren große Mengen visueller Daten und unterstützen Städte dabei, ihre Infrastruktur effizienter zu managen.
Zur Verstärkung unseres Teams suchen wir Dich zum nächstmöglichen Zeitpunkt in Essen als
Du entwickelst moderne, skalierbare Machine Learning-Lösungen auf der Google Cloud.
Du setzt Python ein, um Machine Learning-Modelle in produktionsbereite Daten-Pipelines zu integrieren.
Du übersetzt ...
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Städte in der Nähe von Velbert mit den meisten data scientist Jobs
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10 Städte in der Nähe von Velbert mit den meisten Jobangeboten
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Die 10 beliebtesten Jobsuchen in Velbert sind
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- Data Scientist (m/w/d) - Computer Vision & KI
- Deine Aufgaben
- Entwicklung, Training und Optimierung von Machine-Learning- und Deep-Learning-Modellen für die Analyse von Bilddaten.
- Mitarbeit an Lösungen für Objekterkennung, Segmentierung und automatische Schadensklassifikation.
- Aufbereitung und Analyse großer Datenmengen sowie Weiterentwicklung unserer Datenpipelines.
- Evaluierung neuer Modelle, Frameworks und Methoden im Bereich Computer Vision.
- Enge Zusammenarbeit mit Product, Engineering und Fachexperten bei der Entwicklung neuer Features.
- Dein Profil
- Erfolgreich abgeschlossenes Studium der (Wirtschafts-)Informatik, Data Science, Künstlichen Intelligenz oder eine vergleichbare Qualifikation bzw. relevante Praxiserfahrung.
- Exzellente Programmierfähigkeiten in Python sowie Erfahrung mit modernen Software-Engineering-Praktiken (Git, CI/CD, Testing).
- Erfahrung mit Py Torch, Transformers, Num Py, Pandas und gängigen Computer-Vision-Bibliotheken.
- Kenntnisse in den Bereichen Bounding Boxes, Instanz- und Semantische Segmentierung.
- Strukturierte und analytische Arbeitsweise sowie Freude an der Lösung komplexer Problemstellungen.
- Gute Deutsch- und Englischkenntnisse.
- Deine Vorteile
- Viel Gestaltungsspielraum bei der Entwicklung innovativer KI-Lösungen.
- Direkter Einfluss auf Produkte, die täglich von Städten und Kommunen genutzt werden.
- Modernes Arbeitsumfeld mit kurzen Entscheidungswegen.
- Umfangreiche Weiterbildungsmöglichkeiten.
- Das Beste aus zwei Welten: Startup-Mentalität und die Sicherheit eines internationalen Konzerns.
- Wer wir sind
HOCHTIEF ist ein technisch ausgerichteter, globaler Infrastrukturkonzern mit führenden Positionen in seinen Kernaktivitäten Bau, Dienstleistungen und Konzessionen/Public-Private-Partnerships (PPP) und mit Tätigkeitsschwerpunkten in Australien, Nordamerika und Europa.
EDGITAL , ein Spin-off von HOCHTIEF, digitalisiert Straßen und ihre Umgebung, bewertet sie mithilfe von KI und macht ihr Management für Städte einfacher und effizienter. xmdgtar So helfen wir Kommunen, trotz Fachkräftemangel und knapper Budgets, ihre Infrastruktur besser zu erfassen, zu erhalten und zu optimieren.
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Praktikant Data Science / Data Engineering im Bereich Risk Advisory Services Arbeitgeber: BRL
Als Arbeitgeber in Hamburg bieten wir Ihnen die Möglichkeit, in einem dynamischen und innovativen Umfeld zu arbeiten, das auf langfristige Entwicklungsperspektiven setzt. Unsere flexible Arbeitszeitgestaltung, die Option auf Homeoffice und ein humorvolles Team fördern nicht nur Ihre berufliche Entfaltung, sondern auch eine angenehme Work-Life-Balance. Bei uns haben Sie die Chance, Ihre Kompetenzen kontinuierlich auszubauen und Verantwortung zu übernehmen, während Sie Insolvenzverwalter in allen steuerlichen Belangen unterstützen.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Praktikant Data Science / Data Engineering im Bereich Risk Advisory Services erhalten könntest
✨Nutze Hochschulkarrieremessen
Bei der Suche nach einem Datenwissenschafts-Praktikum solltest du unbedingt die Karrieremessen an deiner Universität nutzen. Dort kannst du direkt mit Firmen, die gerade Praktika anbieten, in Kontakt treten – so zeigst du dein Interesse und kannst dir einen persönlichen Eindruck verschaffen.
✨Engagiere dich in Data-Science-Communities
Schau dich in lokalen oder Online-Communities um, die sich mit Data Science befassen. Plattformen wie Meetup oder spezielle Slack-Channels bieten tolle Gelegenheiten, um Gleichgesinnte zu treffen, von aktuellen Trends zu erfahren und eventuell sogar Stellenangebote zu bekommen.
✨Praktische Projekte zeigen
Baue dir ein Portfolio mit Projekten auf, die deine Fähigkeiten in Data Science zeigen. Dies kann ein kleines Machine-Learning-Projekt oder eine Datenanalyse sein. Verlinke diese Arbeiten in deinem Lebenslauf, wenn du dich bei BRL bewirbst – so hinterlässt du einen bleibenden Eindruck.
✨Nutze unsere Plattform für Bewerbungen
Vergiss nicht, dich direkt über unsere Webseite bei BRL für Praktika zu bewerben. Wir haben dort viele interessante Angebote, und das Bewerben über uns erhöht deine Chance, gesehen zu werden!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Praktikant Data Science / Data Engineering im Bereich Risk Advisory Services mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Zeig deine Datenliebe mit Projekten!:In der Datenwissenschaft ist es super wichtig, praktische Erfahrung zu zeigen. Teile einige deiner spannenden Projekte, sei es von deinem Studium oder von privaten Experimenten. Nutze GitHub oder andere Plattformen, um diese Projekte vorzustellen – das beeindruckt uns bei BRL definitiv!
Statistiken und Methoden im Anschreiben betonen:Bei einem Praktikum in der Datenwissenschaft wollen wir sehen, dass du dich mit den Grundlagen auskennst. Betone in deinem Anschreiben deine Erfahrungen mit statistischen Methoden, Datenanalyse-Tools oder Programmiersprachen wie Python oder R. Das macht deutlich, dass du bereit bist, tiefer einzutauchen und zu lernen.
Die richtige Ausbildung anführen:Wenn du dich für ein Praktikum bewirbst, ist es wichtig, deine akademischen Leistungen zu zeigen. Füge relevante Kurse und Projekte hinzu, die sich auf Datenanalyse oder maschinelles Lernen beziehen. Das hilft uns zu sehen, dass du das notwendige Wissen mitbringst, um bei BRL durchzustarten!
Werde kreativ im Lebenslauf!:Im Datenwissenschaftsbereich dreht sich vieles um Problemlösen und kreatives Denken. Sei also mutig und gestalte deinen Lebenslauf nicht nur informativ, sondern auch ansprechend! Hebe relevante Fähigkeiten, Tools und Erfahrungen hervor. Und vergiss nicht, dich über unsere Website zu bewerben – wir freuen uns darauf, von dir zu hören!
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei BRL vorbereitet
✨Bereite dein Portfolio vor!
Als Data Science Praktikant sollten wir unsere bisherigen Projekte und Erfahrungen in einem Portfolio zusammenstellen. Zeige deine Analysen, Visualisierungen oder Modelle. Das gibt den Interviewern einen konkreten Eindruck von deinen Fähigkeiten und deinem Ansatz bei der Datenanalyse.
✨Technische Fragen im Data Science Bereich
Erwarte technische Fragen zu Algorithmen und statistischen Methoden, die wir in der Praxis angewendet haben. Sei bereit, über Machine Learning-Modelle, Datenaufbereitung und deine Erfahrungen mit Programmiersprachen wie Python und R zu sprechen.
✨Motivation und Lernwille betonen
Da es sich um ein Praktikum handelt, wird oft mehr auf dein Interesse und deine Lernbereitschaft geachtet. Zeige auf, warum du in das Data Science Team bei BRL möchtest und wie du deine Fähigkeiten weiterentwickeln willst. Ein echtes Interesse an der Materie überzeugt oft mehr als langjährige Erfahrung!
✨Fragen zur Teamarbeit und Analytics-Tools
Bereite dich darauf vor, über konkrete Situationen zu sprechen, in denen du im Team gearbeitet hast. Insbesondere in Data Science kommen oft Tools wie Jupyter Notebooks oder Tableau zum Einsatz. Wenn du damit Erfahrungen hast, bring sie zur Sprache und erläutere, wie du sie in Projekten eingesetzt hast!
