Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle KI-gesteuerte Datenpipelines und löse komplexe Datenherausforderungen.
- Unternehmen: Innovatives Unternehmen, das sich auf Nachhaltigkeit und Datenlösungen konzentriert.
- Vorteile: Flexibles Arbeiten, wettbewerbsfähiges Gehalt und die Möglichkeit, an bedeutenden Projekten zu arbeiten.
- Weitere Informationen: Wachstumsorientierte Umgebung mit Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Industrie mit datengetriebenen Lösungen zur Dekarbonisierung.
- Qualifikationen: Erfahrung in Datenengineering, Python, SQL und Leidenschaft für Nachhaltigkeit.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Anforderungen
- Starke Datenengineering-Grundlagen - Python, SQL, Cloud-Plattformen (AWS, GCP oder Azure), ETL-Pipelines und Datenmodellierung
- Erfahrung mit maschinellem Lernen, LLMs oder angewandter KI in einem Produktionskontext - Dinge bauen, die ausgeliefert werden, nicht nur Dinge, die in einem Notizbuch funktionieren
- Komfort im Umgang mit unordentlichen, realen Unternehmensdaten - und die Hartnäckigkeit, sie zu bereinigen, zu modellieren und nutzbar zu machen
- Wir stellen auf allen Ebenen ein - von analytisch starken Absolventen, die schnell lernen möchten, bis hin zu erfahrenen Datenwissenschaftlern und ML-Ingenieuren mit tiefen Produktionserfahrungen
- Verständnis von ERP-Systemen (insbesondere SAP) und wie Unternehmensdatenstrukturen mit Geschäftsprozessen verbunden sind, ist ein großer Vorteil
- Fähigkeit, effektiv mit sowohl Engineering-Teams als auch nicht-technischen Geschäftspartnern zu arbeiten
- Abschluss in Informatik, Datenwissenschaft, Mathematik, Statistik oder einem verwandten Bereich - oder gleichwertige praktische Erfahrung
- Fließend in Englisch; Deutsch ist ein Plus
- Leidenschaft für Nachhaltigkeit - motiviert durch die Idee, dass die beste Datenarbeit, die Sie leisten, dazu beitragen wird, die globale Industrie zu dekarbonisieren
Was die Stelle beinhaltet
- Als Data & AI Consultant werden Sie direkt in Kundenumgebungen eingesetzt, um deren schwierigste Datenherausforderungen anzugehen: fragmentierte Lieferkettenaufzeichnungen, schlechte Lieferantendatenabdeckung, nicht übereinstimmende ERP-Strukturen und unzuverlässige Emissionsfaktoren
- Sie entwerfen und implementieren KI-gesteuerte Pipelines auf carbmee EIS™, die Rohbetriebsdaten in umsetzbare Umweltintelligenz umwandeln - und Sie sind verantwortlich für die Qualität dessen, was Sie liefern
- Eigenverantwortung für End-to-End-Daten- und KI-Arbeitsabläufe innerhalb der Unternehmensbereitstellungen - von der Datenerfassung und Architekturdesign bis hin zu Live-Pipelines in Produktionsqualität auf carbmee EIS™
- Direkte Zusammenarbeit mit den Daten-, IT- und Nachhaltigkeitsteams der Kunden, um deren Datenumgebungen, ERP-Strukturen und Emissionsberichtsbedürfnisse zu verstehen und skalierbare Integrations- und Modellierungslösungen zu entwerfen
- Aufbau und Bereitstellung von KI-gesteuerten Pipelines zur Erfassung von Lieferantenemissionsdaten, Berechnung des CO2-Fußabdrucks von Produkten, schätzungsbasierten Schätzungen und Verbesserung der Datenqualität von Scope 3
- Entwicklung und Feinabstimmung von Modellen für maschinelles Lernen und LLM-basierten Workflows zur Verbesserung der Abdeckung, Genauigkeit und Inferenz von Emissionsdaten in großem Maßstab
- Integration von carbmee EIS™ mit ERP-Systemen (insbesondere SAP), Beschaffungsplattformen und Drittanbieterdatenquellen über APIs, Datenpipelines und benutzerdefinierte Skripte (Python, SQL)
- Transformation und Vorbereitung komplexer, unordentlicher Unternehmensdatensätze für die Integration, um Konsistenz und Übereinstimmung mit dem Datenmodell von carbmee sicherzustellen
- Übersetzung komplexer Modelloutputs und Datenanalysen in klare, executive-fähige Einblicke, die Entscheidungen zur Dekarbonisierung vorantreiben
- Rückführung von Daten- und KI-Erkenntnissen an das Produktentwicklungsteam von carbmee, um die Intelligenzfähigkeiten der EIS™-Plattform kontinuierlich zu verbessern
Als Data & AI Consultant bestimmen Sie direkt, wie genau und schnell Kunden ihre Emissionsdaten sehen, verstehen und darauf reagieren können. Sie werden:
- Die Zeit bis zur Einsicht der Kunden beschleunigen, indem Sie fragmentierte, isolierte Unternehmensdaten in eine saubere, zuverlässige Grundlage für die Kohlenstoffbilanz umwandeln
- Die Abdeckung der Emissionsdaten erweitern, indem Sie KI und maschinelles Lernen nutzen, um Lücken in den Lieferantendaten zu schließen, die Schätzungsqualität zu verbessern und Signale zu erfassen, die manuelle Prozesse vollständig übersehen
- Datengetriebene Dekarbonisierung ermöglichen, indem Sie die richtigen Datensätze - Beschaffung, Logistik, Produktion - in die umsetzbare Intelligenz integrieren, die die Kunden benötigen, um echte Reduktionsentscheidungen zu treffen
- Langfristige Datenkredibilität mit den technischen Teams der Kunden aufbauen, um sicherzustellen, dass carbmee EIS™ zur vertrauenswürdigen Infrastruktur wird - nicht nur zu einem weiteren Analysetool
Sie sind die Person, die dafür sorgt, dass carbmee's KI tatsächlich in der realen Welt funktioniert.
Data & AI Consultant (Carbmee) Arbeitgeber: carbmee
Carbmee ist ein hervorragender Arbeitgeber, der eine dynamische und unterstützende Arbeitsumgebung bietet, in der Innovation und Nachhaltigkeit im Mittelpunkt stehen. Als Data & AI Consultant haben Sie die Möglichkeit, direkt mit Kunden zusammenzuarbeiten und an bedeutenden Projekten zur Dekarbonisierung globaler Industrien zu arbeiten, während Sie gleichzeitig von einem engagierten Team profitieren, das Ihre berufliche Entwicklung fördert und Ihnen Zugang zu modernsten Technologien und Schulungen bietet. Die Unternehmenskultur bei Carbmee ist geprägt von Teamarbeit, Offenheit und einer Leidenschaft für nachhaltige Lösungen, was es zu einem attraktiven Arbeitsplatz für alle macht, die einen positiven Einfluss auf die Umwelt ausüben möchten.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Data & AI Consultant (Carbmee) 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 carbmee 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 & AI Consultant (Carbmee) 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 Data & AI Consultant (Carbmee) bei carbmee gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei carbmee 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 carbmee entscheidend sein!
