Auf einen Blick
- Aufgaben: Leite innovative ML/AI-Projekte und entwickle eine Cloud-Datenarchitektur.
- Unternehmen: Clariant, ein führendes Unternehmen für Spezialchemikalien mit Fokus auf Nachhaltigkeit.
- Vorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, berufliche Entwicklung und ein kollaboratives Arbeitsumfeld.
- Weitere Informationen: Vielfältige Perspektiven und Chancen zur persönlichen Weiterentwicklung in einem globalen Unternehmen.
- Warum dieser Job: Gestalte die digitale Transformation in der Industrie und mache einen echten Unterschied.
- Qualifikationen: Master oder PhD in einem relevanten Bereich und umfangreiche Erfahrung in ML/AI.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 63000 - 77000 € pro Jahr.
Clariant ist ein fokussiertes, nachhaltiges und innovatives Spezialchemieunternehmen. Wir verbinden unsere Kunden mit wertschöpfenden und nachhaltigen Lösungen für Produkte, die in unzähligen alltäglichen Anwendungen verwendet werden. Unsere Lösungen tragen zu den Nachhaltigkeitszielen unserer Kunden bei und priorisieren gleichzeitig unsere eigenen. Wir sind bestrebt, durch Innovation und Nachhaltigkeit Wert für unsere Kunden, Stakeholder und die Umwelt zu schaffen.
Als Technischer Leiter für Daten, KI & Analytik sind Sie das technische Rückgrat des digitalen Aufbaus der Geschäftseinheit. Sie sind verantwortlich für das wachsende Portfolio von ML/AI-Anwendungen der BU und die Architektur des Datenlagers der BU, treiben den Entwicklungsrückstand als technischer Produktverantwortlicher zusammen mit den Geschäftspartnern voran und setzen die Ingenieurstandards, die Produktionslösungen von Prototypen unterscheiden.
Verantwortlichkeiten:
- Agieren Sie als technischer Produktverantwortlicher für den Entwicklungsrückstand: Verfeinern Sie Benutzerstories mit Geschäfts- und Fachverantwortlichen, übersetzen Sie Geschäftsanforderungen in technisch fundierte, angemessen umschriebene Arbeiten und treiben Sie die wöchentliche Priorisierung und Sprintplanung voran.
- Besitzen Sie die Lösungsarchitektur für ML/AI-Anwendungen und digitale Produkte, die vom Team entwickelt werden, und etablieren Sie die Designprinzipien, Technologieentscheidungen und wiederverwendbaren Muster, die Lösungen skalierbar, wartbar und produktionsbereit halten.
- Wenden Sie starkes ML/AI-Urteilsvermögen an, um Lösungsansätze zu umreißen und zu validieren – wissen, wann ein Problem ein Modell benötigt, welche Methodenklasse passt und was realistisch für produktionsbereit erforderlich ist.
- Entwerfen Sie das Konzept und treiben Sie die Implementierung des Cloud-Datenlagers der Geschäftseinheit voran, z.B. Datenmodelle, Ingestionsmuster, Speicher- und Zugriffsebenen.
- Stellen Sie sicher, dass Lösungen sauber mit der industriellen Systemlandschaft (ERP, MES, Historiker, LIMS, CRM) und der Cloud-Plattform integriert sind.
- Etablieren und wahren Sie Ingenieurstandards in der Entwicklungsarbeit des Teams: Code- und Architekturüberprüfungen, Pull-Request-Disziplin, Tests und CI/CD-Gates, MLOps und Modelllebenszyklusmanagement.
- Geben Sie indirekte technische Führung an Datenwissenschaftler, ML-Ingenieure und Entwickler in Projektteams durch Mentoring, Designüberprüfungen und technische Richtungsweisung.
- Bewerten Sie kontinuierlich aufkommende Technologien – cloud-native Datenplattformen, generative KI, ML-Tools und führen Sie selektiv diejenigen ein, die echten Wert im industriellen Fertigungskontext schaffen.
Anforderungen:
- Master oder PhD in Informatik, Datenwissenschaft, Ingenieurwesen, angewandter Mathematik oder einem verwandten STEM-Bereich, mit über 8 Jahren Erfahrung in Datenwissenschaft/ML und Softwareengineering, einschließlich über 3 Jahren in einer technischen Leitungs- oder Architektenrolle.
- Nachweisliche Erfolge bei der Bereitstellung von produktionsreifen AI/ML-Systemen in einem industriellen oder Fertigungskontext, integriert mit operativen Datenplattformen oder Unternehmenssystemen.
- Praktische Erfahrung in der Gestaltung und Implementierung von Cloud-Datenplattformen oder Datenlagern (idealerweise AWS); fortgeschrittene Kenntnisse in Python, cloud-native Architektur, Containerisierung und MLOps.
- Nachgewiesene Erfahrung in der agilen Bereitstellung von der technischen Seite, z.B. Rückstandsbesitz, Story-Verfeinerung, Sprintdisziplin, in enger Zusammenarbeit mit nicht-technischen Geschäftspartnern.
- Fließende Kenntnisse in der IT/OT- und Geschäftswelt der Fertigung (ERP, CRM, MES, Historiker, LIMS) und den praktischen Realitäten industrieller Daten; Erfahrung in der Prozessindustrie und Einblicke in hybride Modellierungsansätze sind ein großer Vorteil.
Unser Angebot:
- Die Möglichkeit, einen signifikanten Einfluss durch datengestützte Transformation zu nehmen.
- Ein kollaboratives Arbeitsumfeld mit funktionsübergreifenden Teams.
- Berufliche Entwicklungsmöglichkeiten in einem globalen Spezialchemieunternehmen.
- Wettbewerbsfähiges Vergütungs- und Leistungspaket.
Clariant ist ein in der Schweiz ansässiges globales Spezialchemieunternehmen, das sich auf drei Geschäftseinheiten konzentriert und entwickelt: Care Chemicals, Catalysts und Adsorbents & Additives. Unser Zweck als Unternehmen spiegelt sich in unserem Slogan "Greater chemistry - between people and planet" wider, der die Prinzipien von Kunden-, Innovations- und Menschenorientierung sowie einen Fokus auf die Schaffung von Lösungen zur Förderung der Nachhaltigkeit in verschiedenen Branchen durch das Angebot von hochwertigen und leistungsstarken chemischen Spezialitäten berücksichtigt. Bei Clariant glauben wir, dass Vielfalt, Chancengleichheit und Inklusion entscheidend für unseren Erfolg sind. Wir streben danach, einen Arbeitsplatz zu kultivieren, an dem sich alle Mitarbeiter willkommen, respektiert, unterstützt und geschätzt fühlen. Unser vielfältiger Mitarbeiterstamm ermöglicht es uns, auf eine Fülle von Perspektiven, Erfahrungen und Fähigkeiten zurückzugreifen, die Innovationen vorantreiben. Wir setzen uns dafür ein, gleiche Chancen für berufliches Wachstum und Aufstieg auf allen Ebenen der Organisation zu gewährleisten, basierend auf objektiven Kriterien und unabhängig von Geschlecht, Geschlechtsidentität, Rasse, Ethnie, Religion, geschütztem Veteranenstatus, Alter, Behinderung, sexueller Orientierung oder anderen Aspekten der Vielfalt gemäß den geltenden Gesetzen. Indem wir talentierte Personen mit unterschiedlichen Hintergründen und Standpunkten zusammenbringen, gewinnen wir die Agilität, um den sich entwickelnden Bedürfnissen unserer globalen Kunden und Gemeinschaften gerecht zu werden. Treten Sie unserem Team bei, um unsere Mission voranzutreiben, eine Kultur der Zugehörigkeit zu fördern, in der jeder gedeihen kann.
Technical Lead, Data, AI & Analytics (m/f/d) Arbeitgeber: Clariant
Clariant ist ein hervorragender Arbeitgeber, der innovative digitale Produkte entwickelt, die die Betriebsabläufe von Industriekunden weltweit transformieren. Mit einem modernen Büro in München und einem hybriden Arbeitsmodell fördert Clariant eine agile und nachhaltige Unternehmenskultur, in der Mitarbeiter kontinuierlich lernen und sich weiterentwickeln können. Die Verpflichtung zur Diversität und Inklusion sowie ein attraktives Gesamtvergütungspaket machen Clariant zu einem idealen Ort für Fachkräfte, die eine sinnvolle und erfüllende Karriere anstreben.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Technical Lead, Data, AI & Analytics (m/f/d) 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 Clariant zu schauen. Hier kannst du dich auf offene Datenwissenschaftsstellen bewerben und zeigst damit direktes Interesse, das viele Arbeitgeber schätzen!
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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 Technical Lead, Data, AI & Analytics (m/f/d) bei Clariant gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Clariant 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 Clariant entscheidend sein!