Auf einen Blick
- Aufgaben: Leite spannende AI-Projekte und arbeite in agilen Teams an innovativen Lösungen.
- Unternehmen: Wachsendes Unternehmen im Bereich KI mit einem dynamischen Team.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, flexible Arbeitszeiten und Weiterbildungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Vielfältige Karrierechancen in einem inklusiven Arbeitsumfeld.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Technologie und arbeite an bahnbrechenden AI-Lösungen.
- Qualifikationen: Erfahrung in Produktmanagement und fundierte Kenntnisse in KI-Technologien.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
In cross‑functional teams, you werden Projekte im Bereich Künstliche Intelligenz leiten und verwalten, einschließlich Machine Learning (ML), Deep Learning, Generative AI und Agentic AI. In dieser Rolle unterstützen Sie die Vorbereitung und Durchführung von KI-Projekten: von der Festlegung des Umfangs und der Roadmap-Planung bis zur agilen Ausführung und den daraus gewonnenen Erkenntnissen, die in neue Projekte integriert werden können.
Als Teil eines lebhaften Teams stehen Sie in Kontakt mit Nutzern aus verschiedenen ZEISS-Abteilungen, bewerten und planen KI-bezogene Aufgaben und berichten über Ergebnisse und Resultate. Mit Ihren organisatorischen und Projektmanagementfähigkeiten ermöglichen Sie es unseren Experten, sich auf technische, qualitativ hochwertige Lösungen zu konzentrieren.
Sie sind die Schnittstelle zwischen unseren technischen Experten und verschiedenen ZEISS-Abteilungen, um großartige Softwareprodukte zu schaffen, und Sie sind ein Befürworter der Arbeit unseres Digital Technology Accelerator.
Qualifikationen- Ein hervorragender Universitätsabschluss (Doktorat ist von Vorteil) in Informatik, Ingenieurwesen, Mathematik, Naturwissenschaften oder einem verwandten Bereich.
- Die Fähigkeit, die technische Architektur von KI-Lösungen und modernen Webanwendungen zu verstehen.
- Erfahrungen in Feature Engineering, unüberwachtem und überwachten Lernen, Prompt Engineering, RAG, Modellbereitstellung und Betrieb in der Cloud.
- Ein gutes Verständnis für innovative Flexibilität an der Oberfläche und die Kraft der Standardisierung im Kern.
- Mindestens 3 Jahre Berufserfahrung im Product Ownership von KI-Lösungen.
- Praktische Erfahrung in Data Science, Machine Learning oder einer ähnlichen Rolle.
- Berufserfahrung als Product Owner.
- Starke Erfahrung im Umgang mit Projektbudgets und wichtigen Stakeholdern.
- Umfangreiche Erfahrung mit cloud-basierten KI-Lösungen für Kunden.
- Starke Kommunikations-, Präsentations- und Projektmanagementfähigkeiten.
- Grundkenntnisse der besten Praktiken in der Unternehmensdatenverwaltung (z.B. Umgang mit vertraulichen Daten).
- Verhandlungssichere Englisch- und Deutschkenntnisse.
Diversity ist ein Teil von ZEISS. Wir freuen uns auf Ihre Bewerbung, unabhängig von Geschlecht, Nationalität, ethnischer und sozialer Herkunft, Religion, Weltanschauung, Behinderung, Alter, sexueller Orientierung oder Identität.
Senior Product Owner - AI & Machine Learning (f/m/x) Arbeitgeber: Carl Zeiss AG
ZEISS ist ein hervorragender Arbeitgeber, der Ihnen die Möglichkeit bietet, in einem dynamischen und innovativen Umfeld zu arbeiten, das sich auf künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen konzentriert. Unsere offene und kollaborative Unternehmenskultur fördert den Austausch von Ideen und unterstützt Ihre persönliche und berufliche Weiterentwicklung durch gezielte Schulungen und spannende Projekte. Darüber hinaus profitieren Sie von flexiblen Arbeitszeiten und einem modernen Arbeitsplatz in einer der technologisch fortschrittlichsten Regionen Deutschlands.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Senior Product Owner - AI & Machine Learning (f/m/x) 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 Carl Zeiss AG 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 Senior Product Owner - AI & Machine Learning (f/m/x) 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 Senior Product Owner - AI & Machine Learning (f/m/x) bei Carl Zeiss AG gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Carl Zeiss AG 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 Carl Zeiss AG entscheidend sein!
