Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle innovative ML-Produkte und optimiere Entscheidungsprozesse für den Einzelhandel.
- Unternehmen: Dynamisches Unternehmen in Köln mit Fokus auf Machine Learning und Teamarbeit.
- Vorteile: Flexible Arbeitszeiten, 30 Tage Urlaub, Gesundheitsmanagement und persönliche Weiterbildung.
- Weitere Informationen: Agiles Umfeld mit tollen Entwicklungsmöglichkeiten und Mitarbeiterrabatten.
- Warum dieser Job: Gestalte das Einkaufserlebnis von Millionen und arbeite an spannenden Herausforderungen.
- Qualifikationen: Analytisches Denken, Leidenschaft für Machine Learning und gute Python-Kenntnisse.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 45000 - 65000 € pro Jahr.
Overview
Möchtest du mit deinen Ideen und Entwicklungen wirklich etwas bewegen?
Hast du Spaß an Logik und tüftelst gerne an komplexen Problemstellungen?
Dann bist du bei uns genau richtig!
Als Machine Learning Engineer in unserem Team prägst du maßgeblich das Einkaufserlebnis von Millionen Kunden im deutschen Einzelhandel und stellst dich immer wieder spannenden Engineering-Herausforderungen.
Responsibilities
- Du entwickelst innovative analytische Produkte, optimierst nachhaltig unsere Entscheidungsprozesse und steigerst so die Zufriedenheit unserer Kunden.
- In deiner Rolle baust, skalierst und betreibst du produktspezifische ML-Pipelines.
- Du verstehst alle Komponenten der Pipeline und bist dabei besonders intensiv in die Analyse der Input-Daten, Feature-Engineering, Modellentwicklung, -produktivierung und -optimierung, Monitoring der Modellergebnisse, Automatisierung und Orchestrierung involviert.
- Neben der Entwicklung analytischer Produkte trägst du aktiv zur Weiterentwicklung der Infrastruktur bei, indem du ML Ops- oder Dev Ops-Methoden nutzt.
Du bringst eigene Ideen ein, arbeitest Konzepte aus und setzt Prototypen mithilfe neuester Cloud-Technologien um.
- In enger Zusammenarbeit mit Data Engineers, Data Scientists und anderen Fachbereichen entwickelst du bestehende analytische Produkte weiter und trägst aktiv zum Rollout bei.
Qualifications
- Dein sehr gutes analytisches und konzeptionelles Denkvermögen, gepaart mit deiner Leidenschaft für die Themen Machine Learning und Daten.
- Deine Fähigkeit, neue herausfordernde Geschäftsfragen schnell zu verstehen und mit passgenauen analytischen Modellen flexibel zu beantworten.
- Deine hohe Dienstleistungs- und Teamorientierung sowie die Freude an der Arbeit in einem agilen und sehr dynamischen Umfeld.
- Ein abgeschlossenes Bachelor- oder Masterstudium mit Schwerpunkt Analytics (z.
Informatik, Wirtschaftsinformatik, Statistik, Ökonometrie, Mathematik, Physik o.ä.) und idealerweise Berufserfahrung im Bereich Machine Learning.
- Gute Python-Kenntnisse; von Vorteil sind zudem Kenntnisse in SQL.
- Erfahrungen in Unit-Testing, Versionskontrolle (Git) und CI/CD sowie ein sicherer Umgang mit gängigen Cloud-Technologien sind gerne gesehen.
- Umfassende Erfahrung im gesamten Machine-Learning-Lifecycle; souveränes Aufsetzen und Betreiben von Pipelines mit Tools wie z.
B. dbt, ML Flow oder Airflow sowie gängigen Data Science-Bibliotheken wie pandas und scikit-learn.
Benefits
- Work-Life-Balance: Hybrid, flexibler Arbeitszeit ohne Kernzeiten
- 30 Tage Urlaub
- Gesundheitsmanagement
- Persönliche Weiterbildung
- Mitarbeiterrabatte
- Agiles Umfeld
Melde dich gerne für weitere Infos.
#J-18808-Ljbffr
Kontaktdaten:
DATA-DACH (merged with BAUMLINK) Recruiting-Team
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Machine Learning Engineer (m/w/d) in Köln 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 DATA-DACH (merged with BAUMLINK) 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 Machine Learning Engineer (m/w/d) in Köln 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 Machine Learning Engineer (m/w/d) in Köln bei DATA-DACH (merged with BAUMLINK) gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei DATA-DACH (merged with BAUMLINK) 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 DATA-DACH (merged with BAUMLINK) entscheidend sein!
