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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle ML-Methoden zur Informationsgewinnung aus Text, Sprache und Bildern.
- Arbeitgeber: Drägerwerk AG ist ein innovatives Unternehmen, das Daten in wertvolle Erkenntnisse verwandelt.
- Mitarbeitervorteile: Flexible Arbeitszeiten, 30 Tage Urlaub, Firmenlaptop und Weiterbildungsmöglichkeiten warten auf dich!
- Warum dieser Job: Werde Teil eines dynamischen Teams, das an der Spitze der KI-Technologie arbeitet und echten Einfluss hat.
- Gewünschte Qualifikationen: Du solltest ein abgeschlossenes Studium in Informatik oder verwandten Bereichen haben und ML-Kenntnisse mitbringen.
- Andere Informationen: Wir bieten eine individuelle Einarbeitung und spannende Projekte im Bereich NLP.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 43200 - 72000 € pro Jahr.
Dafür suchen wir Sie. Im Bereich „Advanced Analytics und Algorithms“ entwickeln Sie Verfahren zur Extraktion von Informationen aus Text-, Sprach- und Bilddaten unter Anwendung von modernen Methoden des Machine Learnings. Die erstellten ML-Komponenten werden in diverse IT-Produkte eingebettet und so internen und externen Zielgruppen zugänglich gemacht.
Ihre zukünftigen Aufgaben:
- Unterstützen bei der Konzeptionierung komplexer ML-Anwendungen (Auswahl von Modellen und Architekturen für ML-Entwickllungs- und -Produktivumgebungen, Trainings-/Evaluierungsansätze)
- Mitwirken und Durchführen von Projekten als Experte für Künstliche Intelligenz und Data Science mit Fokus auf NLP
- Beschaffen von relevanten Daten in Kooperation mit der IT und anderen Dateneignern
- Entwickeln, Überwachen und Pflegen von ML-Modellen (DevOps-Ansatz)
- Regelmäßiges Scouten von neuen und interessanten Technologien / Methoden für die Drägerwerk AG
Das bringen Sie mit:
- Abgeschlossenes Hochschulstudium der Informatik, Wirtschaftsinformatik, Statistik, Mathematik, Physik - Promotion wünschenswert
- Aufgabenbezogene Erfahrung mit aktuellen Methoden und Konzepten (Deep-Learning inkl. Transformer-Architekturen, Foundation Models, Transfer-Learning) sowie Statistik und Machine Learning
- Kenntnis über aktuelle ML-Frameworks (Tensorflow, pyTorch) und Python sowie im Umfeld Cloud, ML-Plattformen und Visualisierung / Container (Kubernetes, Docker)
- Know-How im Bereich NLP (Textvorverarbeitung/-mining, Sprachmodellierung, NLP-Tools und -Frameworks)
- Erfahrung im Aufbau / Einsatz generativer KI (Prompt-Engineering, RAG)
- Erfahrung mit agilen Methoden (Scrum, DevOps)
- Verhandlungssichere Deutsch- und Englischkenntnisse
Ihr neuer Arbeitsplatz: Im Team "Advanced Analytics & Algorithms" beschäftigen wir uns mit der Extraktion von Informationen und Wissen aus unseren Unternehmensdaten und den Daten unserer Kunden. Diese Daten nutzen wir zur Effizienzverbesserung und zur Generierung von neuen Geschäften und Produktinnovationen. Unser Motto lautet dabei: "Turning data into value".
Das finden Sie bei uns:
- Attraktive Bezahlung nach jeweiligem Tarifvertrag inkl. diverser Sonderzahlungen
- 30 Tage Urlaubsanspruch plus betrieblich geregelte Sonderurlaubstage
- Flexible Arbeitszeiten
- Beiträge zur (betrieblichen) Altersvorsorge
- Vergünstigte Mitarbeiteraktien
- Firmenlaptop
- Individuelle Einarbeitung und Onboarding
- Berufliche Weiterbildungsmöglichkeiten und Coaching
- Private Freizeit- und Weiterbildungsprogramme
- Betriebssport und Präventionskurse
- Bezuschusstes Betriebsrestaurant
Haben wir Ihr Interesse geweckt? Dann bewerben Sie sich bitte direkt hier über unser Karriereportal. Wir freuen uns auf Ihre Bewerbung! Bei Fragen wenden Sie sich gerne an: Nicolas Bremer
Data Scientist Natural Language Processing (m/w/d) Arbeitgeber: Dräger
Kontaktperson:
Dräger HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Data Scientist Natural Language Processing (m/w/d)
✨Tip Nummer 1
Netzwerke sind entscheidend! Nutze Plattformen wie LinkedIn, um dich mit Fachleuten im Bereich Data Science und NLP zu vernetzen. Engagiere dich in relevanten Gruppen und Diskussionsforen, um dein Wissen zu erweitern und potenzielle Kontakte zu knüpfen.
✨Tip Nummer 2
Halte Ausschau nach Meetups oder Konferenzen, die sich auf Machine Learning und NLP konzentrieren. Diese Veranstaltungen bieten nicht nur wertvolle Einblicke in aktuelle Trends, sondern auch die Möglichkeit, direkt mit Branchenexperten zu sprechen und deine Leidenschaft für das Thema zu zeigen.
✨Tip Nummer 3
Zeige deine praktischen Fähigkeiten! Arbeite an eigenen Projekten oder beteilige dich an Open-Source-Projekten, die sich mit NLP beschäftigen. Dies kann dir helfen, deine Kenntnisse in TensorFlow, PyTorch und anderen relevanten Technologien zu vertiefen und gleichzeitig dein Portfolio zu erweitern.
✨Tip Nummer 4
Bereite dich auf technische Interviews vor, indem du häufige Fragen zu Machine Learning und NLP übst. Vertraue dich mit den neuesten Entwicklungen in der Branche an und sei bereit, deine Ansätze zur Problemlösung zu erläutern. Dies zeigt dein Engagement und deine Expertise.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Data Scientist Natural Language Processing (m/w/d)
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Verstehe die Anforderungen: Lies die Stellenbeschreibung sorgfältig durch und achte auf die spezifischen Anforderungen und Qualifikationen, die für die Position als Data Scientist im Bereich Natural Language Processing gefordert werden.
Betone relevante Erfahrungen: Hebe in deinem Lebenslauf und Anschreiben deine Erfahrungen mit Machine Learning, NLP und den geforderten Technologien wie TensorFlow und PyTorch hervor. Zeige konkrete Projekte oder Erfolge, die deine Fähigkeiten belegen.
Motivationsschreiben: Verfasse ein überzeugendes Motivationsschreiben, in dem du erklärst, warum du dich für diese Position interessierst und wie deine Fähigkeiten und Erfahrungen zur Vision des Unternehmens passen.
Prüfe deine Unterlagen: Bevor du deine Bewerbung einreichst, überprüfe alle Dokumente auf Vollständigkeit und Richtigkeit. Achte darauf, dass dein Lebenslauf aktuell ist und keine Rechtschreibfehler enthält.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Dräger vorbereitest
✨Verstehe die Grundlagen von NLP
Stelle sicher, dass du ein solides Verständnis der grundlegenden Konzepte und Techniken im Bereich Natural Language Processing hast. Sei bereit, über deine Erfahrungen mit Textvorverarbeitung, Sprachmodellierung und den Einsatz von NLP-Tools zu sprechen.
✨Kenntnis aktueller ML-Frameworks
Bereite dich darauf vor, Fragen zu aktuellen Machine Learning-Frameworks wie TensorFlow und PyTorch zu beantworten. Zeige, dass du praktische Erfahrung in der Anwendung dieser Tools hast und erkläre, wie du sie in früheren Projekten eingesetzt hast.
✨Projekte und Erfahrungen teilen
Sei bereit, konkrete Beispiele aus deinen bisherigen Projekten zu teilen, insbesondere solche, die sich auf Deep Learning, Transformer-Architekturen oder generative KI beziehen. Dies zeigt deine praktische Erfahrung und dein Engagement für das Fachgebiet.
✨Agile Methoden und Teamarbeit
Da agile Methoden wie Scrum und DevOps wichtig sind, solltest du deine Erfahrungen in der Zusammenarbeit in agilen Teams betonen. Diskutiere, wie du zur Effizienzsteigerung und zur erfolgreichen Umsetzung von Projekten beigetragen hast.
