Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle fortschrittliche ML-Lösungen für Motorsport und Automobilindustrie.
- Unternehmen: Expleo, ein innovativer Partner für digitale Transformation mit globaler Präsenz.
- Vorteile: Technische Unterstützung, Schulungen und Karriereentwicklung in einem dynamischen Team.
- Weitere Informationen: Arbeiten in einem hochtechnischen Umfeld mit exzellenten Wachstumschancen.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Mobilität mit KI und maschinellem Lernen.
- Qualifikationen: Mindestens 6 Jahre Erfahrung in Data Science und starke Python-Kenntnisse.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 84000 € pro Jahr.
Expleo bietet ein einzigartiges Angebot integrierter Ingenieur-, Qualitäts- und strategischer Beratungsdienstleistungen für die digitale Transformation. In einem Kontext technologischer Beschleunigung sind wir der vertrauenswürdige Partner von Unternehmen, die innovativ sind. Wir helfen ihnen, einen Wettbewerbsvorteil zu entwickeln und das Leben von Millionen von Menschen zu verbessern.
Joining Expleogroup bedeutet 17.000 Mitarbeiter in 30 Ländern, aber auch:
- Technische und menschliche Unterstützung für jedes Projekt und effektive Nachverfolgung Ihrer Karriere
- Durchführung von Schulungen zur Entwicklung beruflicher Fähigkeiten
- Teilnahme an speziellen Veranstaltungen
- Integration in ein dynamisches Team
Verantwortlichkeiten
Um unserem Team von Datenberatern im Raum Genf beizutreten, suchen wir einen Data Scientist – Time Series & Anomaly Detection (m/w).
Als KI-Spezialist werden Sie zur Entwicklung einer fortschrittlichen Machine-Learning-Lösung im Motorsport- und Automobilbereich beitragen. Das Projekt konzentriert sich auf den Aufbau eines robusten Anomalieerkennungssystems, das Datenengineering, maschinelles Lernen und Softwareengineering-Praktiken kombiniert, um komplexe Daten in umsetzbare technische Erkenntnisse zu transformieren.
Ihre Mission:
- Entwurf und Implementierung von Datenpipelines von Rohdaten zu ML-bereiten Datensätzen
- Entwicklung und Optimierung von Machine-Learning-Modellen für Zeitreihenanalysen und Anomalieerkennung
- Aufbau erklärbarer KI-Lösungen, die es den Benutzern ermöglichen, Modellausgaben zu verstehen
- Definition von Leistungsindikatoren und analytischen Rahmenbedingungen
- Einrichtung von MLOps-Grundlagen, einschließlich Experimentverfolgung, Modelllebenszyklusmanagement und reproduzierbaren Workflows
- Erstellung technischer Dokumentationen und Unterstützung des Wissenstransfers.
Sie werden mit erfahrenen Ingenieur- und Datenteams in einer hochtechnischen Umgebung zusammenarbeiten, die KI, Softwareentwicklung und fortgeschrittene Analytik kombiniert.
Qualifikationen
Ihr Profil:
- Sie haben mindestens 6 Jahre Erfahrung in Machine Learning Engineering / Data Science, idealerweise im Motorsport, Automobil- oder Luftfahrtumfeld
- Starke Expertise in Zeitreihendaten und Anomalieerkennung
- Fortgeschrittene Python-Kenntnisse und Erfahrung mit ML-Frameworks
- Erfahrung in der Entwicklung von End-to-End-Machine-Learning-Lösungen
- Kenntnis von MLOps-Praktiken und Softwareengineering-Standards
- Fähigkeit, komplexe technische Ausgaben in klare Erkenntnisse zu übersetzen
- Fließendes Französisch und Englisch erforderlich
Data Scientist – Time Series & Anomaly Detection Arbeitgeber: Expleo
Expleo est un employeur de choix, offrant un environnement de travail dynamique et collaboratif dans la région de Genève. Avec des opportunités de croissance professionnelle et un engagement envers l'innovation, nous soutenons nos employés dans leur développement tout en favorisant une culture d'inclusion et de diversité. Rejoindre notre équipe, c'est participer à des projets significatifs dans le domaine de la cybersécurité au sein d'un cadre international stimulant.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Data Scientist – Time Series & Anomaly Detection 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 Expleo 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 Scientist – Time Series & Anomaly Detection 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 Scientist – Time Series & Anomaly Detection bei Expleo gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Expleo 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 Expleo entscheidend sein!
