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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle daten- und KI-basierte Anwendungen und trainiere ML-Modelle für spannende Business-Probleme.
- Arbeitgeber: Leistungsstarkes Unternehmen der Würth Gruppe mit Fokus auf Digitalisierung.
- Mitarbeitervorteile: Flexible Arbeitszeiten, 30 Tage Urlaub, faire Vergütung und zahlreiche Sozialleistungen.
- Andere Informationen: Flache Hierarchien und persönliche Entwicklungsmöglichkeiten in einer freundlichen Arbeitsatmosphäre.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft mit modernster Technologie und bringe deine Ideen sofort ein.
- Gewünschte Qualifikationen: IT-orientiertes Studium oder relevante Berufserfahrung, Programmierkenntnisse in Python und SQL.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 45000 - 65000 € pro Jahr.
Wir handeln! Als kompetenter Partner erleichtern wir den Arbeitsalltag unserer Kunden (vom Elektrohandwerk bis zum Industrieunternehmen) mit unseren vielfältigen Dienstleistungen. So werden Smart Home und eine grüne Umwelt möglich. Gestalte mit uns, einem leistungsfähigen Unternehmen der Würth Gruppe, das spannende Abenteuer der Digitalisierung. Durch unsere modernen Karrierewege brauchst du nicht erst die Karriereleiter hochzuklettern, um deine Erfahrungen, Fähigkeiten und frischen Ideen einzubringen, sondern kannst gleich durchstarten.
Entwicklung: Du konzipierst, implementierst und entwickelst daten- und KI-basierte Anwendungen kontinuierlich weiter.
Machine Learning: Du trainierst ML-Modelle zur Lösung komplexer Business-Probleme und bringst diese in die Produktion.
Generative AI & Agentik: Du entwickelst KI-Anwendungen unter Einbeziehung von Large Language Models (LLMs) sowie Retrieval-Augmented Generation (RAG) für den Einsatz in agentischen Systemen.
Data Engineering: Konzeption, Entwicklung und Implementierung robuster Datenstrecken (ETL/ELT) innerhalb der Databricks-Umgebung.
Operations & Qualität: Du übernimmst die Überwachung, Skalierung und Qualitätssicherung bestehender Lösungen (MLOps/DataOps).
Zusammenarbeit: Du arbeitest in enger Abstimmung mit den Fachbereichen, um fachliche Anforderungen in datengetriebene Lösungen zu übersetzen.
Ausbildung: Abgeschlossenes IT-orientiertes Studium (Informatik, Wirtschaftsinformatik, Software-Engineering, Mathematik, Physik) oder entsprechende Berufserfahrung.
Plattform-Expertise: Praktische Erfahrung mit der Databricks Lakehouse-Plattform.
Tech-Stack: Fundierte Programmierkenntnisse in Python sowie Sicherheit im Umgang mit SQL.
Methodik: Starke analytische Fähigkeiten, um Daten zu strukturieren, zu analysieren und daraus verwertbare Erkenntnisse abzuleiten.
Zusatzqualifikationen (Idealfall):
- Erfahrung mit Apache Spark (PySpark)
- Kenntnisse in Infrastructure as Code (z. B. Terraform)
- Erfahrungen mit GitHub
- Erfahrung im Bereich Model Deployment (MLflow) und NoSQL-Datenbanken
- Visualisierungskompetenz mit Tools wie Power BI
Sprachen: Sehr gute Deutschkenntnisse (C1 oder höher) und gute Englischkenntnisse (B2 oder höher).
Modernster Tech-Stack auf Basis von Databricks. Freiraum für Experimente mit neuesten KI-Technologien (LLMs, Agents). Unsere digitale Performance ermöglicht seit vielen Jahren eine Work-Life-Balance durch flexible und familienorientierte Arbeitszeit- und Arbeitsortgestaltung. Persönliche Entwicklungs- und Karrieremöglichkeiten mit wachsender Verantwortung in einer freundlichen Arbeitsatmosphäre. Flache Hierarchien gepaart mit projektorientierter Arbeitsweise laden ein zur Verwirklichung eigener Ideen in einer digitalen Arbeitswelt. Vielfältige Weiterbildungsangebote über unsere Akademie und darüber hinaus. Faire Vergütung und Sozialleistungen eines Großunternehmens wie zum Beispiel Urlaubsgeld, Weihnachtsgeld, Vermögenswirksame Leistungen, Betriebliche Altersvorsorge, 30 Tage Urlaub, Bonus- und Prämiensystem. Günstige Einkaufskonditionen für unsere Produkte, Zugang zu corporate benefits.
Data Scientist / Data Engineer (m/w/d) Arbeitgeber: FEGA & Schmitt Elektrogroßhandel
Kontaktperson:
FEGA & Schmitt Elektrogroßhandel HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Data Scientist / Data Engineer (m/w/d)
✨Netzwerken, Netzwerken, Netzwerken!
Nutze LinkedIn und andere Plattformen, um mit Leuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Lass uns wissen, dass du an einer Zusammenarbeit interessiert bist – oft sind es persönliche Kontakte, die den Unterschied machen!
✨Sei proaktiv!
Warte nicht darauf, dass Stellenanzeigen veröffentlicht werden. Kontaktiere Unternehmen direkt über unsere Website und zeige dein Interesse an möglichen Positionen. Wir schätzen Initiative und frische Ideen!
✨Bereite dich auf Interviews vor!
Mach dir Gedanken über typische Fragen im Bereich Data Science und Data Engineering. Übe deine Antworten und sei bereit, deine Projekte und Erfahrungen zu präsentieren. Wir wollen sehen, wie du Probleme angehst und löst!
✨Zeige deine Leidenschaft für Technologie!
Sprich über deine Erfahrungen mit KI, Machine Learning und Datenengineering. Lass uns wissen, wie du mit neuen Technologien experimentierst und welche Projekte du umgesetzt hast. Deine Begeisterung kann uns überzeugen!
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Data Scientist / Data Engineer (m/w/d)
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Sei du selbst!: Wir wollen dich kennenlernen, also zeig uns, wer du wirklich bist! Lass deine Persönlichkeit in deiner Bewerbung durchscheinen und erzähl uns von deinen Erfahrungen und Ideen.
Pass auf die Details auf!: Achte darauf, dass deine Bewerbung fehlerfrei ist. Rechtschreibfehler oder unklare Formulierungen können einen schlechten Eindruck hinterlassen. Nimm dir die Zeit, alles gründlich zu überprüfen!
Mach es konkret!: Verwende konkrete Beispiele aus deiner bisherigen Arbeit, um deine Fähigkeiten zu belegen. Zeig uns, wie du mit Daten gearbeitet hast und welche Erfolge du erzielt hast – das macht deine Bewerbung stark!
Bewirb dich über unsere Website!: Der einfachste Weg, um Teil unseres Teams zu werden, ist die Bewerbung über unsere Website. So stellst du sicher, dass deine Unterlagen direkt bei uns landen und wir sie schnell bearbeiten können.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei FEGA & Schmitt Elektrogroßhandel vorbereitest
✨Verstehe die Technologien
Mach dich mit den Technologien vertraut, die in der Stellenbeschreibung erwähnt werden, wie Databricks, Python und SQL. Zeige im Interview, dass du nicht nur die Grundlagen kennst, sondern auch praktische Erfahrungen hast. Bereite Beispiele vor, wie du diese Technologien in früheren Projekten eingesetzt hast.
✨Bereite konkrete Projekte vor
Denke an spezifische Projekte, an denen du gearbeitet hast, insbesondere solche, die Machine Learning oder Datenengineering betreffen. Sei bereit, über Herausforderungen zu sprechen, die du gemeistert hast, und welche Ergebnisse du erzielt hast. Das zeigt, dass du praxisorientiert bist und echte Lösungen liefern kannst.
✨Analytisches Denken demonstrieren
Da starke analytische Fähigkeiten gefordert sind, solltest du im Interview deine Denkweise und Problemlösungsansätze klar kommunizieren. Überlege dir, wie du komplexe Datenprobleme angehen würdest und sei bereit, deine Gedanken laut zu teilen, um deine Herangehensweise zu verdeutlichen.
✨Fragen stellen
Nutze die Gelegenheit, um Fragen zu stellen, die dein Interesse an der Rolle und dem Unternehmen zeigen. Frage nach den aktuellen Projekten, den Herausforderungen im Team oder den Möglichkeiten zur Weiterbildung. Das zeigt, dass du aktiv an der Position interessiert bist und langfristig denken möchtest.