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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle KI-Features und implementiere Datenverarbeitungspipelines.
- Arbeitgeber: Führendes Unternehmen in der Elektrotechnik mit einem großartigen Betriebsklima.
- Mitarbeitervorteile: Flexible Arbeitszeiten und ein erstklassiges Betriebsklima.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der KI und arbeite an spannenden Projekten.
- Gewünschte Qualifikationen: Abgeschlossene Ausbildung in IT oder Data Science und 2 Jahre Erfahrung.
- Andere Informationen: Dynamisches Umfeld mit hervorragenden Entwicklungsmöglichkeiten.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 45000 - 65000 € pro Jahr.
Ein führendes Unternehmen in der Elektrotechnik sucht einen Data Engineer in Thalheim bei Wels. Sie sind verantwortlich für die Umsetzung KI-basierter Features, das Monitoring und die Weiterentwicklung von Modellen sowie die Implementierung von Datenverarbeitungspipelines.
Voraussetzungen sind eine abgeschlossene Ausbildung in IT oder Data Science und mindestens 2 Jahre Berufserfahrung. Flexible Arbeitszeiten und ein Betriebsklima der Spitzenklasse werden geboten.
ML Engineer — Flexible Hours, Scalable AI Pipelines Arbeitgeber: Fronius Österreich
Kontaktperson:
Fronius Österreich HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: ML Engineer — Flexible Hours, Scalable AI Pipelines
✨Tipp Nummer 1
Netzwerken ist der Schlüssel! Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit Leuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Oft erfährt man so von offenen Stellen, bevor sie offiziell ausgeschrieben werden.
✨Tipp Nummer 2
Bereite dich auf Vorstellungsgespräche vor, indem du häufige Fragen und technische Herausforderungen übst. Wir können dir helfen, indem wir dir Ressourcen zur Verfügung stellen, die dir bei der Vorbereitung helfen.
✨Tipp Nummer 3
Zeige deine Leidenschaft für KI und Datenverarbeitung! Teile Projekte oder Erfahrungen, die du hast, um zu zeigen, dass du nicht nur die Anforderungen erfüllst, sondern auch wirklich interessiert bist.
✨Tipp Nummer 4
Bewirb dich direkt über unsere Website! So kannst du sicherstellen, dass deine Bewerbung die richtige Person erreicht und du die besten Chancen hast, in den Auswahlprozess aufgenommen zu werden.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: ML Engineer — Flexible Hours, Scalable AI Pipelines
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 sei authentisch.
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!
Betone deine Erfahrungen: Erzähle uns von deinen bisherigen Projekten und Erfahrungen im Bereich Data Science oder IT. Zeige, wie du KI-basierte Features umgesetzt hast und welche Erfolge du dabei erzielt hast.
Bewirb dich über unsere Website: Um sicherzustellen, dass wir deine Bewerbung schnell und effizient bearbeiten können, bewirb dich bitte direkt über unsere Website. So bist du auf der sicheren Seite!
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Fronius Österreich vorbereitest
✨Verstehe die Unternehmensziele
Informiere dich über die spezifischen KI-basierten Features, die das Unternehmen umsetzt. Zeige im Interview, dass du die Vision und die Ziele des Unternehmens verstehst und wie deine Fähigkeiten dazu passen.
✨Bereite technische Fragen vor
Erwarte technische Fragen zu Datenverarbeitungspipelines und Machine Learning Modellen. Übe, wie du deine bisherigen Erfahrungen und Projekte klar und präzise präsentieren kannst, um deine Expertise zu demonstrieren.
✨Fragen zur Unternehmenskultur
Nutze die Gelegenheit, um Fragen zur Unternehmenskultur und den flexiblen Arbeitszeiten zu stellen. Das zeigt dein Interesse an einem guten Betriebsklima und hilft dir, herauszufinden, ob es zu dir passt.
✨Präsentiere deine Problemlösungsfähigkeiten
Bereite Beispiele vor, in denen du Herausforderungen in der Datenverarbeitung oder beim Monitoring von Modellen erfolgreich gemeistert hast. Dies zeigt, dass du proaktiv und lösungsorientiert bist.