Auf einen Blick
- Aufgaben: Forschung und Bewertung von Unsupervised-Machine-Learning-Methoden für Anomaliedetektion.
- Unternehmen: Everllence, ein Vorreiter in der klimaneutralen Wirtschaft mit globaler Präsenz.
- Vorteile: Kantine, Fitnessraum, Gesundheitsmanagement und Mitarbeiterrabatte.
- Weitere Informationen: Dynamisches Umfeld mit großartigen Karrierechancen und einem starken Netzwerk.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft mit innovativen Technologien und echten Herausforderungen.
- Qualifikationen: Studium in Informatik oder Ingenieurwissenschaften und Kenntnisse in Machine Learning.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 1000 - 1500 € pro Monat.
Das sollten Sie über uns wissen
Everllence ebnet den Weg in eine klimaneutrale Weltwirtschaft. Ob Industrieproduktion, Energie- oder maritime Wirtschaft: Wir denken ganzheitlich und packen schon heute die Herausforderungen von morgen an - für eine nachhaltige Wertschöpfung unserer Kunden. In unserem Technologieportfolio steckt die Erfahrung aus über 250 Jahren Ingenieurstradition. Everllence hat seinen Hauptsitz in Deutschland und beschäftigt rund 15.000 Mitarbeiter an mehr als 120 Standorten weltweit. Unsere Kunden profitieren außerdem vom globalen Service-Center-Netzwerk unserer After-Sales Marke, Everllence PrimeServ.
Folgende Aufgaben können wir Ihnen anbieten:
- Recherchieren und Bewerten von Unsupervised-Machine-Learning-Methoden für Anomaliedetektion in Zeitreihen
- Implementierung, Training und Testing der gewählten Ansätze an realen Betriebsdaten von Kundenanlagen
- Systematische Auswertung und Vergleich der Ergebnisse zueinander und zu bestehenden Inhouse-Modellen
Mit diesen Qualifikationen helfen Sie uns weiter:
- Studium Informatik, Technische Informatik, Ingenieurwissenschaften oder vergleichbar
- Gute Kenntnisse im Bereich Machine-Learning
- Sicherer Umgang mit Python (Erfahrung mit mindestens einer Machine-Learning Library wünschenswert)
Unsere Benefits für Sie: Kantine, Essenszulage, Barrierefreiheit, betriebliches Gesundheitsmanagement, Betriebsarzt, Fitnessraum, Parkplatz, gute Verkehrsanbindung, Mitarbeiterrabatte, Studentennetzwerk, Frauennetzwerk.
Bei Fragen wenden Sie sich gerne an Nicola Hasl. E-Mail: nicola.hasl@everllence.com.
Abschlussarbeit: Unsupervised Learning für Anomalie Detektion in Zeitreihendaten (m/w/d)" Arbeitgeber: Everllence SE
Everllence ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern nicht nur eine bedeutende Rolle in der Gestaltung einer klimaneutralen Weltwirtschaft bietet, sondern auch ein unterstützendes und innovatives Arbeitsumfeld schafft. Mit umfangreichen Benefits wie einer Kantine, Fitnessraum und einem starken Fokus auf Mitarbeitergesundheit fördert das Unternehmen die persönliche und berufliche Entwicklung seiner Angestellten. Zudem profitieren Sie von einem internationalen Netzwerk und der Möglichkeit, an spannenden Projekten im Bereich Machine Learning zu arbeiten, was Ihre Karrierechancen erheblich steigert.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Abschlussarbeit: Unsupervised Learning für Anomalie Detektion in Zeitreihendaten (m/w/d)" erhalten könnten
✨Tipp Nummer 1
Mach dir ein starkes Netzwerk! Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit Leuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Oft sind es persönliche Empfehlungen, die den Unterschied machen.
✨Tipp Nummer 2
Bereite dich auf Vorstellungsgespräche vor, indem du häufige Fragen und technische Herausforderungen übst. Zeig, dass du nicht nur die Theorie beherrschst, sondern auch praktische Lösungen anbieten kannst.
✨Tipp Nummer 3
Sei proaktiv! Wenn du eine interessante Stelle siehst, bewirb dich direkt über unsere Website. Zeig dein Interesse und deine Motivation, Teil unseres Teams zu werden.
✨Tipp Nummer 4
Bleib dran und sei geduldig. Der Jobmarkt kann herausfordernd sein, aber mit Ausdauer und einer positiven Einstellung wirst du die richtige Gelegenheit finden. Lass uns gemeinsam an deiner Karriere arbeiten!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Abschlussarbeit: Unsupervised Learning für Anomalie Detektion in Zeitreihendaten (m/w/d)" mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Sei authentisch!:Zeig uns, wer du wirklich bist! Deine Persönlichkeit und Leidenschaft für das Thema sind genauso wichtig wie deine Qualifikationen. Lass uns wissen, warum du dich für Unsupervised Learning interessierst und was dich motiviert.
Mach es konkret!:Wenn du über deine Erfahrungen sprichst, sei spezifisch. Nenne konkrete Projekte oder Herausforderungen, die du gemeistert hast. Das gibt uns einen besseren Einblick in deine Fähigkeiten und wie du sie in der Praxis angewendet hast.
Achte auf die Details!:Korrekte Rechtschreibung und Grammatik sind ein Muss! Nimm dir die Zeit, deine Bewerbung sorgfältig zu überprüfen. Ein gut strukturiertes Dokument zeigt uns, dass du Wert auf Qualität legst.
Bewirb dich direkt bei uns!:Wir freuen uns darauf, deine Bewerbung über unsere Website zu erhalten. So kannst du sicherstellen, dass alles reibungslos läuft und wir deine Unterlagen schnell bearbeiten können. Also, nichts wie los!
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Everllence SE vorbereitet
✨Verstehe die Unternehmensmission
Mach dich mit der Mission und den Werten von Everllence vertraut. Sie setzen auf eine klimaneutrale Weltwirtschaft, also überlege dir, wie deine Fähigkeiten im Bereich Unsupervised Learning dazu beitragen können. Zeige in deinem Interview, dass du nicht nur die technischen Anforderungen verstehst, sondern auch, wie du zur Vision des Unternehmens passen kannst.
✨Bereite konkrete Beispiele vor
Denke an spezifische Projekte oder Erfahrungen, die du im Bereich Machine Learning gemacht hast. Sei bereit, diese zu erläutern, insbesondere wie du Anomalien in Daten erkannt und analysiert hast. Konkrete Beispiele helfen dir, deine Fähigkeiten zu demonstrieren und zeigen, dass du praktisch anwendbare Kenntnisse hast.
✨Fragen stellen ist wichtig
Bereite einige Fragen vor, die du dem Interviewer stellen kannst. Das zeigt dein Interesse und deine Neugier. Du könntest fragen, wie die Implementierung von Machine-Learning-Methoden in den bestehenden Systemen aussieht oder welche Herausforderungen bei der Anomaliedetektion häufig auftreten. Solche Fragen können dir auch helfen, mehr über die Rolle und das Team zu erfahren.
✨Technische Vorbereitung
Stelle sicher, dass du mit Python und relevanten Machine-Learning-Bibliotheken vertraut bist. Vielleicht gibt es spezifische Tools oder Frameworks, die Everllence verwendet. Wenn du diese kennst und darüber sprechen kannst, wird das einen positiven Eindruck hinterlassen. Übe auch, wie du technische Konzepte einfach erklären kannst, falls du danach gefragt wirst.
