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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und trainiere Machine Learning Modelle für innovative Embedded Systeme.
- Arbeitgeber: Festo ist ein führendes Unternehmen in der Automatisierungstechnik mit globaler Reichweite.
- Mitarbeitervorteile: Flexible Arbeitszeiten, spannende Projekte und die Möglichkeit, remote zu arbeiten.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Technologie und arbeite in einem kreativen, interdisziplinären Team.
- Gewünschte Qualifikationen: Studium in Elektrotechnik, Informatik oder verwandten Bereichen; Erfahrung in Machine Learning und Programmierung erforderlich.
- Andere Informationen: Gelegentliche Dienstreisen zu anderen Festo Standorten sind Teil des Jobs.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 48000 - 84000 € pro Jahr.
Ihre Aufgaben:
- Entwicklung, Implementierung und Training von Machine Learning Modellen für Ventilinseln
- Analyse großer Datensätze an Sensordaten (Big Data) zur Identifizierung von Mustern
- Integration der MLOps-Pipeline zur Automatisierung und Optimierung des Modellentwicklungs- und Bereitstellungsprozesses
- Durchführung von Tests und statistischen Analysen zur Validierung von Machine Learning Modellen
- Erstellung erforderlicher Entwicklungsdokumentationen
- Zusammenarbeit mit interdisziplinären Teams (z.B. Forschung, Vorentwicklung, anderen Business Units)
Ihre Qualifikationen:
- Abgeschlossenes Studium der Elektrotechnik, Informatik, Mathematik, Statistik oder eines verwandten Bereichs
- Berufserfahrung in der Anwendung beziehungsweise Implementierung von Machine Learning Modellen im Embedded Umfeld
- Erfahrung mit der Programmiersprache Python erforderlich sowie Erfahrung in der Programmierung in C und C++ für Embedded Systeme wünschenswert
- Fundierte Kenntnisse in Machine Learning Techniken und Algorithmen erforderlich sowie Kenntnisse in Machine Learning-Frameworks (z.B. TensorFlow, Weights & Biases) wünschenswert
- Gute Deutsch und Englischkenntnisse in Wort und Schrift
- Analytisches Denkvermögen, ausgeprägte Problemlösungsfähigkeiten, eigenständige Arbeitsweise sowie Teamfähigkeit
- Interkulturelle Kompetenz sowie Bereitschaft zu gelegentlichen Dienstreisen zu anderen Festo Standorten (ca. 5 %)
Ansprechpartner: Caroline Duchon, +49(711)347-56698
Machine Learning Expert für Embedded Systeme (m/w/d) Arbeitgeber: Festo
Kontaktperson:
Festo HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Machine Learning Expert für Embedded Systeme (m/w/d)
✨Netzwerk aufbauen
Nutze Plattformen wie LinkedIn, um dich mit Fachleuten aus der Machine Learning- und Embedded Systems-Branche zu vernetzen. Suche gezielt nach Personen, die bei uns arbeiten oder in ähnlichen Positionen tätig sind, und versuche, einen Austausch zu initiieren.
✨Fachveranstaltungen besuchen
Nimm an Konferenzen, Workshops oder Meetups teil, die sich mit Machine Learning und Embedded Systems beschäftigen. Diese Veranstaltungen bieten nicht nur wertvolle Informationen, sondern auch die Möglichkeit, potenzielle Kollegen und Vorgesetzte kennenzulernen.
✨Projekte präsentieren
Erstelle ein Portfolio von Projekten, die du im Bereich Machine Learning und Embedded Systems durchgeführt hast. Zeige konkrete Ergebnisse und Herausforderungen, die du gemeistert hast, um deine praktischen Fähigkeiten zu demonstrieren.
✨Vorbereitung auf technische Interviews
Bereite dich auf technische Fragen und praktische Tests vor, die während des Interviews gestellt werden könnten. Übe das Lösen von Problemen in Python und C/C++, um deine Programmierkenntnisse unter Beweis zu stellen und zeige dein Verständnis für Machine Learning-Algorithmen.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Machine Learning Expert für Embedded Systeme (m/w/d)
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Stelle deine Qualifikationen heraus: Betone in deinem Lebenslauf und Anschreiben deine relevanten Erfahrungen im Bereich Machine Learning, insbesondere in der Entwicklung und Implementierung von Modellen für Embedded Systeme. Zeige auf, wie deine Kenntnisse in Python und eventuell C/C++ dich für die Position qualifizieren.
Verstehe die Anforderungen: Lies die Stellenbeschreibung sorgfältig durch und stelle sicher, dass du alle geforderten Qualifikationen und Fähigkeiten ansprichst. Verwende spezifische Beispiele aus deiner bisherigen Berufserfahrung, um zu zeigen, wie du diese Anforderungen erfüllst.
Motivationsschreiben: Verfasse ein überzeugendes Motivationsschreiben, in dem du erklärst, warum du an dieser Position interessiert bist und was du dem Unternehmen bieten kannst. Gehe auf deine analytischen Fähigkeiten und Problemlösungsansätze ein, die für die Rolle wichtig sind.
Dokumentation und Nachweise: Bereite alle erforderlichen Dokumente vor, einschließlich deines Lebenslaufs, Zeugnissen und gegebenenfalls Referenzen. Achte darauf, dass alles gut strukturiert und übersichtlich ist, um einen professionellen Eindruck zu hinterlassen.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Festo vorbereitest
✨Bereite dich auf technische Fragen vor
Da die Position einen starken Fokus auf Machine Learning und Embedded Systeme hat, solltest du dich auf technische Fragen zu Algorithmen, Modellen und deren Implementierung vorbereiten. Überlege dir Beispiele aus deiner bisherigen Berufserfahrung, die deine Fähigkeiten in diesen Bereichen demonstrieren.
✨Kenntnisse über MLOps und Big Data
Stelle sicher, dass du die Konzepte von MLOps und Big Data verstehst. Sei bereit, darüber zu sprechen, wie du diese Technologien in der Vergangenheit genutzt hast, um Prozesse zu optimieren oder Muster in großen Datensätzen zu identifizieren.
✨Teamarbeit betonen
Die Zusammenarbeit mit interdisziplinären Teams ist ein wichtiger Aspekt dieser Rolle. Bereite Beispiele vor, die zeigen, wie du erfolgreich in einem Team gearbeitet hast, insbesondere in Projekten, die verschiedene Fachrichtungen involvierten.
✨Fragen zur Unternehmenskultur stellen
Zeige dein Interesse an der Unternehmenskultur, indem du Fragen stellst. Erkundige dich nach den Werten des Unternehmens, der Teamdynamik und wie interkulturelle Kompetenzen gefördert werden. Dies zeigt, dass du nicht nur an der Position, sondern auch am Unternehmen selbst interessiert bist.
