Data Scientist / AI Engineer (mwd)

Data Scientist / AI Engineer (mwd)

Heidelberg Vollzeit 43200 - 84000 € / Jahr (geschätzt) Kein Home Office möglich
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Auf einen Blick

  • Aufgaben: Entwickle innovative Datenanalyselösungen mit Machine Learning und GenAI für unsere Kunden.
  • Arbeitgeber: Ein führendes Unternehmen im Software Analytics-Bereich mit über 30 Jahren Erfahrung.
  • Mitarbeitervorteile: Flexible Arbeitszeiten, Mobile Office, Gewinnbeteiligung und zahlreiche Gesundheitsangebote.
  • Warum dieser Job: Gestalte die digitale Zukunft mit und arbeite an spannenden Projekten in verschiedenen Branchen.
  • Gewünschte Qualifikationen: Guter Abschluss in Informatik oder verwandten Fächern; Kenntnisse in Programmiersprachen und Datenbanken erforderlich.
  • Andere Informationen: Wir fördern soziale Verantwortung und Nachhaltigkeit durch unsere HuManS-Stiftung.

Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 43200 - 84000 € pro Jahr.

Unsere über 30-jährige Erfolgsgeschichte im Software Analytics-Bereich zeigt: wir sind hochspezialisierte Experten, wenn es darum geht, datengetriebene Geschäftsmodelle zu schaffen. Durch die Synthese von Data Engineering, Machine Learning und Software Engineering unterstützen wir Unternehmen dabei aus ihren Daten Mehrwerte zu generieren. Unsere über 160 Mitarbeiter treiben digitale Modernisierungen in den Branchen Manufacturing, Finance und Life Science voran und bereiten den Weg für eine Wirtschaft, die sich auf Wissen, Technik und Verantwortung stützt.

Das sind Ihre Aufgaben

  • Als Data Scientist / AI Engineer (mwd) erarbeiten Sie im Dialog mit unseren Kunden innovative Lösungen zur anspruchsvollen Datenanalyse unter Einsatz von Machine Learning und GenAI.
  • Sie entwickeln explorative Analysen und Modelle zur Optimierung von Geschäftsprozessen und integrieren diese in die Systemlandschaft unserer Kunden.
  • Sie führen anspruchsvolle Beratungs- und Entwicklungsprojekte durch, bei denen Analytik, Data Engineering und Informatik gewinnbringend kombiniert werden.
  • Bei der Digitalisierung von Geschäftsprozessen und Produktionsanlagen durch künstliche Intelligenz bei führenden Unternehmen wirken Sie aktiv mit.

Das bringen Sie mit

  • Mindestens guter Abschluss in Informatik, Wirtschaftsinformatik bzw. artverwandten Fachrichtungen oder in Mathematik, Physik oder in vergleichbaren naturwissenschaftlichen Studiengängen.
  • Erste Praxiserfahrung in der Anwendung von Prinzipien des Software-Engineerings und in den DevOps- / MLOps-Prinzipien und -Tools.
  • Kenntnisse in mindestens einer analytischen Programmiersprache (z.B. Python, R) oder einer universellen Programmiersprache (z.B. C#, Java, C++, Rust).
  • Kenntnisse in der Nutzung relationaler und nicht-relationaler Datenbanken.
  • Ausgeprägte Kommunikationsstärke in Deutsch und Englisch - im Team und Kunden gegenüber.
  • Neugier und Bereitschaft zu gelegentlichen Reisen.

Von Vorteil

  • Berufserfahrung im Bereich Software Engineering, Data Science oder Business Intelligence oder als Berater im Digitalisierungskontext.
  • Erfahrungen mit Cloud-Technologien (z.B. Azure, AWS), Big-Data-Technologien (z.B. Spark, Kafka) sowie Containerisierung (z.B. Docker, Kubernetes).

Das bieten wir Ihnen

  • Mensch & Kultur: Die Gemeinschaft und der Austausch im Unternehmen werden durch vielfältige Events wie Unternehmensmittagessen, Sommerfeste, Teamevents, Unternehmenskonferenzen und Weihnachtsfeiern aktiv gefördert. Ein Welcome Day sowie ein Mentoren-Programm während der Einarbeitungszeit tragen zudem dazu bei, den Zusammenhalt innerhalb der Teams zu stärken. Zusätzlich fördern wir den Teamgeist durch eine substanzielle Gewinnbeteiligung, die auf alle Mitarbeiter verteilt wird.
  • Karriereentwicklung & Wissensaustausch: Die Vielfalt unserer (Kunden-)Projekte ermöglicht eine individuelle Karriereentwicklung. Verschiedenste Schulungsangebote und die Teilnahme an Fachkonferenzen fördern fachliches Wachstum. Ein jährliches Wissensbudget von 12 Tagen und Wissenszirkel unterstützen den kontinuierlichen Wissensaustausch.
  • Work-Life-Balance & Flexibilität: Flexible Arbeitszeiten mit Arbeitszeitkonto, Mobile Office/hybrides Arbeiten, Workation-/Sabbatical-Optionen und die Möglichkeit Hunde mit ins Büro zu bringen, sind nur ein Teil unseres Angebots für Flexibilität und Lebensqualität. Auch in kritischen Situationen unterstützen wir mit bis zu 5 bezahlten Abwesenheitstagen, um sich um pflegebedürftige oder kranke Familienmitglieder zu kümmern.
  • Finanzielle Vorteile: Mitarbeiter profitieren von unseren Zuschüssen für: Kinderbetreuung, Essen und Sport, betriebliche Altersvorsorge mit unverbindlicher Beratung, Deutschlandticket für nachhaltiges Reisen.
  • Gesundheit & Wohlbefinden: Verschiedene Gesundheitsmaßnahmen wie bewegte Pausen, Ergonomieberatung, Grippeimpfung und Augenarztuntersuchung fördern das Wohlbefinden und die langfristige Gesundheit der Mitarbeiter. Gesunde Snacks und Getränke gehören selbstverständlich ebenfalls zu unserem Angebot. Und um auch die soziale Interaktion zu stärken, haben wir Hobby- und Sportgruppen etabliert, welche nicht nur den lockeren Austausch, sondern auch den Zusammenhalt im Team stärken.
  • Soziale Verantwortung & Nachhaltigkeit: Durch die HuManS-Stiftung streben wir danach, einen positiven Beitrag zur Gesellschaft zu leisten. Unsere Klimainitiative und das Umweltprogramm setzen sich engagiert für nachhaltige Unternehmenspraktiken ein.

Wir freuen uns auf Ihre Online-Bewerbung als Data Scientist (mwd) in Voll- oder Teilzeit (mind. 80%)!

Data Scientist / AI Engineer (mwd) Arbeitgeber: HMS Analytical Software GmbH

Als Arbeitgeber bieten wir Ihnen ein inspirierendes Umfeld, in dem Teamgeist und persönliche Entwicklung großgeschrieben werden. Unsere flexiblen Arbeitszeiten, die Möglichkeit zum hybriden Arbeiten und zahlreiche Gesundheitsangebote sorgen für eine ausgewogene Work-Life-Balance. Zudem fördern wir Ihre Karriere durch individuelle Schulungsangebote und ein jährliches Wissensbudget, während unsere sozialen Initiativen und Events den Zusammenhalt im Team stärken.
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Kontaktperson:

HMS Analytical Software GmbH HR Team

StudySmarter Bewerbungstipps 🤫

So bekommst du den Job: Data Scientist / AI Engineer (mwd)

Netzwerken ist der Schlüssel

Nutze Plattformen wie LinkedIn, um dich mit Fachleuten aus der Data Science- und AI-Branche zu vernetzen. Nimm an relevanten Gruppen und Diskussionen teil, um dein Wissen zu erweitern und potenzielle Kontakte zu knüpfen, die dir bei deiner Bewerbung helfen können.

Praktische Erfahrungen sammeln

Engagiere dich in Projekten oder Hackathons, die sich auf Machine Learning oder Data Engineering konzentrieren. Diese praktischen Erfahrungen sind nicht nur wertvoll für deinen Lebenslauf, sondern zeigen auch dein Engagement und deine Fähigkeiten in der Praxis.

Bleibe über Trends informiert

Halte dich über die neuesten Entwicklungen in der Data Science und AI auf dem Laufenden. Verfolge Blogs, Podcasts und Fachartikel, um dein Wissen zu vertiefen und interessante Gesprächsthemen für Interviews zu haben.

Bereite dich auf technische Interviews vor

Übe häufige technische Fragen und Probleme, die in Data Science-Interviews gestellt werden. Nutze Plattformen wie LeetCode oder HackerRank, um deine Programmierfähigkeiten zu verbessern und dich auf praktische Tests vorzubereiten.

Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Data Scientist / AI Engineer (mwd)

Analytische Fähigkeiten
Kenntnisse in Machine Learning
Erfahrung mit GenAI
Kenntnisse in Data Engineering
Software Engineering Kenntnisse
Kenntnisse in DevOps/MLOps-Prinzipien
Programmierkenntnisse in Python oder R
Kenntnisse in C#, Java, C++ oder Rust
Erfahrung mit relationalen und nicht-relationalen Datenbanken
Kommunikationsstärke in Deutsch und Englisch
Neugier und Reisebereitschaft
Erfahrung mit Cloud-Technologien (z.B. Azure, AWS)
Kenntnisse in Big-Data-Technologien (z.B. Spark, Kafka)
Erfahrung mit Containerisierung (z.B. Docker, Kubernetes)
Projektmanagementfähigkeiten
Teamarbeit und Kollaboration

Tipps für deine Bewerbung 🫡

Verstehe die Anforderungen: Lies die Stellenbeschreibung sorgfältig durch und achte auf die geforderten Qualifikationen und Erfahrungen. Stelle sicher, dass du alle relevanten Punkte in deiner Bewerbung ansprichst.

Individualisiere dein Anschreiben: Gestalte dein Anschreiben so, dass es auf die spezifischen Aufgaben und Anforderungen der Position als Data Scientist / AI Engineer eingeht. Hebe deine Erfahrungen mit Machine Learning und Datenanalyse hervor.

Betone technische Fähigkeiten: Liste deine Kenntnisse in Programmiersprachen wie Python oder R sowie deine Erfahrungen mit Datenbanken und Cloud-Technologien klar und präzise auf. Zeige, wie diese Fähigkeiten zur Lösung von Problemen beitragen können.

Zeige Kommunikationsstärke: Da die Position auch Kundenkontakt erfordert, solltest du in deiner Bewerbung Beispiele für deine Kommunikationsfähigkeiten anführen. Beschreibe Situationen, in denen du erfolgreich im Team gearbeitet oder komplexe Informationen vermittelt hast.

Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei HMS Analytical Software GmbH vorbereitest

Bereite dich auf technische Fragen vor

Da die Position einen starken Fokus auf Data Science und AI hat, solltest du dich auf technische Fragen zu Machine Learning, Datenanalyse und Programmiersprachen wie Python oder R vorbereiten. Überlege dir Beispiele aus deiner bisherigen Erfahrung, die deine Fähigkeiten in diesen Bereichen demonstrieren.

Verstehe die Unternehmenswerte

Informiere dich über die Werte und die Kultur des Unternehmens. Zeige im Interview, dass du die Bedeutung von Teamarbeit und sozialer Verantwortung verstehst und bereit bist, dich aktiv in die Gemeinschaft einzubringen.

Präsentiere deine Projekte

Bereite eine kurze Präsentation oder einen Überblick über relevante Projekte vor, an denen du gearbeitet hast. Betone, wie du analytische Methoden und Software Engineering kombiniert hast, um Lösungen zu entwickeln, die den Kunden Mehrwert bieten.

Stelle Fragen

Zeige dein Interesse am Unternehmen und der Position, indem du gezielte Fragen stellst. Frage nach den aktuellen Projekten, den Technologien, die verwendet werden, oder den Herausforderungen, mit denen das Team konfrontiert ist. Das zeigt, dass du proaktiv und engagiert bist.

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