Auf einen Blick
- Aufgaben: Leite innovative ML-Architekturen und gestalte die Datenlandschaft der Bundeswehr aktiv mit.
- Unternehmen: Vertrauenswürdiger technologischer Partner im Bereich Defence & Security.
- Vorteile: Führende technische Rolle, spannende Projekte und Entwicklungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Intensive Zusammenarbeit mit Projektteams und Stakeholdern auf Entscheider-Ebene.
- Warum dieser Job: Gestalte zukunftsweisende Technologien und mache einen echten Unterschied im militärischen Umfeld.
- Qualifikationen: Studium in Informatik oder verwandten Bereichen und umfangreiche Erfahrung in ML und Datenarchitektur.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 65000 - 85000 € pro Jahr.
Interessieren Sie sich für robuste Daten- und ML-Architekturen auf höchstem technischen Niveau? Übernehmen Sie gerne Verantwortung für richtungsweisende technische Entscheidungen? Reizt es Sie, die zukünftige Datenlandschaft der Bundeswehr aktiv mitzugestalten? Unser Geschäftsbereich Defence & Security unterstützt die Streitkräfte seit vielen Jahren als vertrauenswürdiger technologischer Partner. In diesem Umfeld übernehmen Sie eine führende technische Rolle im Bereich moderner Daten- und ML-Architekturen.
Sie gestalten grundlegende Designentscheidungen, entwickeln Referenzimplementierungen für besonders anspruchsvolle Komponenten und prägen die langfristige technische Ausrichtung unserer Data-Engineering- und ML-Landschaft.
Tätigkeit- Technische Gesamtverantwortung für designkritische Entscheidungen in Daten und ML Architekturen im militärischen Umfeld
- Erstellung von Referenzimplementierungen für kritische ML und Datenverarbeitungs-komponenten
- Entwicklung der langfristigen technischen Roadmap für Data Engineering Umgebungen
- Früherkennung technologischer Entwicklungen und Ableitung strategischer Empfehlungen zur Modernisierung der Datenlandschaft der Bundeswehr
- Entwicklung und Bewertung hochkomplexer Datenmodelle, inkl. formaler Modellierungs- und Validierungsmethoden
- Intensive technische Beratung von Projektteams, Produktentwicklung und Stakeholdern auf Entscheider Ebene
- Technische Verantwortung für End to End Qualität: Code Standards, MLOps Prozesse, Datenqualität, Skalierbarkeit und Sicherheit
- Vorzugsweise ein abgeschlossenes Studium (Diplom, Master oder gleichwertig) in Informatik, Data Science, Elektrotechnik, Luft- und Raumfahrt oder einer verwandten Fachrichtung, ergänzt durch einschlägige Weiterbildungen
- Umfassende mathematische und technische Kenntnisse über gängige ML-Verfahren
- Langjährige Erfahrung in Datenarchitektur, Datenpipelines und maschinellem Lernen, idealerweise im militärischen Umfeld
- Nachweisbare Erfolge in der Gestaltung missionskritischer Systeme
- Sehr gute Kenntnisse in Python und Rust sowie Erfahrung mit modernen Entwicklungs- und Deployment-Tools (Docker, CI/CD, etc.)
- Tiefgehende Praxis in gängigen Datenbanktechnologien
- Umfassendes Verständnis der Datenlandschaft der Bundeswehr
- Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift, Kommunikationsstärke gegenüber Fach- und Führungskräften
Sie übernehmen eine führende technische Rolle im Bereich Daten und ML Architekturen und bringen Ihre umfangreiche Expertise in unsere strategischen und operativen Projekte ein.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Technischer Manager Machine Learning Engineer (m/w/d) erhalten könnten
✨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 IABG 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 Technischer Manager Machine Learning Engineer (m/w/d) 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 Technischer Manager Machine Learning Engineer (m/w/d) bei IABG gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei IABG 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 IABG entscheidend sein!
