Auf einen Blick
- Aufgaben: Baue Wissenspipelines, die Dokumente und Daten in strukturierte Informationen umwandeln.
- Unternehmen: Exa, ein innovatives Unternehmen im Bereich Wissensplattformen.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, flexible Arbeitszeiten und Weiterbildungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Dynamisches Umfeld mit großartigen Entwicklungschancen.
- Warum dieser Job: Gestalte eine der größten offenen Wissensgraphen und beeinflusse die Zukunft der Informationsverarbeitung.
- Qualifikationen: Erfahrung in Dateninfrastruktur und Kenntnisse in Ontologien sind von Vorteil.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 49500 - 60500 € pro Jahr.
Exa baut eine Wissensplattform auf, die Informationen aus dem Web und darüber hinaus in eines der größten offenen Wissensgraphen der Welt synthetisiert. In dieser Rolle werden Sie Wissenspipelines konstruieren, die Dokumente, Datensätze und APIs in ontologieformierte Ansprüche mit Herkunft und Vertrauen umwandeln.
Diese Neuentwicklung umfasst Entscheidungen über Darstellung, Vertrauen und sich entwickelnde Schemata, damit der Graph korrekt bleibt, während sich die Daten ändern, und gleichzeitig idempotente und fortsetzbare Verarbeitung in großem Maßstab unterstützt wird.
Data Infrastructure Engineer, Knowledge Graph & Pipelines in Zürich Arbeitgeber: EXA
Exa ist ein hervorragender Arbeitgeber, der eine dynamische und innovative Arbeitsumgebung in San Francisco bietet. Mit einem starken Fokus auf Mitarbeiterentwicklung und einer offenen, kollegialen Kultur fördert das Unternehmen kreatives Denken und Zusammenarbeit. Die umfassenden Gesundheits- und Wellnessleistungen sowie die Unterstützung bei der Familienplanung machen Exa zu einem attraktiven Arbeitsplatz für talentierte Fachkräfte, die an der Spitze der KI-Technologie arbeiten möchten.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Data Infrastructure Engineer, Knowledge Graph & Pipelines in Zürich 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 EXA 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 Data Infrastructure Engineer, Knowledge Graph & Pipelines in Zürich 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 Data Infrastructure Engineer, Knowledge Graph & Pipelines bei EXA gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei EXA 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 EXA entscheidend sein!
