Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle innovative Datenarchitekturen und arbeite an spannenden Data Science Projekten.
- Unternehmen: Führendes Unternehmen im Bereich Smart Power mit einem kreativen Team.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, flexible Arbeitszeiten und zahlreiche Weiterbildungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Dynamisches Umfeld mit großartigen Karrierechancen und Entwicklungsmöglichkeiten.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Datenverarbeitung und setze deine Ideen in die Tat um.
- Qualifikationen: Studium in Data Science oder verwandten Bereichen und Interesse an Datenmanagement.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 4000 - 5000 € pro Monat.
Diese Position im Junior Talent Program unterstützt Smart Power Product Development beim Aufbau der Grundlage für strukturierte und wiederverwendbare Verifikationsdaten. Die Rolle verbindet Datenarchitektur, Datenmanagement und angewandte Data Science, um ein einheitliches Datenmodell zu definieren, Metadaten abzustimmen und zukünftige Automatisierungs- und KI-Anwendungsfälle zu ermöglichen. Die Rolle fungiert als Schnittstelle zwischen Smart Power Stakeholdern und internen Partnern wie IT, DES und Datenarchitekten. Im Fokus stehen ein gemeinsames Metadatenmodell sowie praxisnahe Datenpipeline-Konzepte, die verteilte Verifikationsdaten in strukturierte, auffindbare und abfragbare Datenbestände überführen.
Haupttätigkeiten
- Metadaten-Standardisierung: Unterstützung bei der Definition eines einheitlichen Metadatenschemas für Produktverifikationsdaten
- Skalierbares Datenmodell: Mitarbeit an einem skalierbaren Datenmodell für auffindbare und wiederverwendbare Verifikationsdaten
- Modulare Datenpipelines: Beitrag zu modularen Datenpipeline-Konzepten – von Source Readern über Enrichment bis zum Export
- Anforderungsübersetzung: Übersetzung von Anforderungen aus Design, Concept Engineering, Pre‑Silicon und Post‑Silicon in passende Datenmanagement‑Lösungen
- Schnittstellenmanagement: Schnittstellenfunktion zwischen Smart Power Product Development Teams und internen Partnern wie IT, DES und Datenarchitektur
- Strategische Abstimmung: Vertretung der Smart Power Anforderungen und Sicherstellung der Abstimmung mit Initiativen wie DM4SP und DigiPower
Ihr Profil
- Ausbildung: Abgeschlossenes oder laufendes Studium in Data Science, Informatik, Informationssystemen, Elektrotechnik, Physik oder einem vergleichbaren Fachgebiet
- Interesse an Datenmanagement: Großes Interesse an Datenarchitektur, Datenmanagement und Datenmodellierung
- KI/ML‑Affinität: Affinität zu Künstlicher Intelligenz und Machine Learning, idealerweise belegt durch Studienprojekte, Praktika oder Abschlussarbeiten
- Daten‑Grundlagen: Grundverständnis für strukturierte und unstrukturierte Daten, Metadaten, Datenpipelines und Datenqualität
- Technische Skills: Erste Erfahrung mit Python, SQL oder vergleichbaren Technologien für Datenverarbeitung und Analyse
- Anforderungsübersetzung: Fähigkeit, technische Datenquellen zu verstehen und fachliche Anforderungen in strukturierte Konzepte zu übersetzen
- Wünschenswerte Erfahrung: Erste Berührungspunkte mit Halbleiterentwicklung, Messumgebungen, Simulationsworkflows oder Verifikationsdaten. Verständnis für Metadatenmanagement, Data Lineage und Reproduzierbarkeit
- Sprachkenntnisse: Sehr gute Englischkenntnisse
Benefits & Legal
Die Position unterliegt dem KV für Arbeiter und Angestellte der EEI, Beschäftigungsgruppe F‑G. Das vereinbarte Monatsgehalt wird 14 × p.a. ausbezahlt. Bereitschaft zur Überzahlung je nach Qualifikation und Eignung. Infineon bietet darüber hinaus weitere attraktive Sozialleistungen und Benefits.
Junior Talent Program - Data Architect / Data Scientist (w/m/div) Arbeitgeber: Infineon Technologies AG
Infineon Technologies ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern nicht nur ein dynamisches und innovatives Arbeitsumfeld bietet, sondern auch zahlreiche Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung. In unserem Wafer-Inspection-Bereich fördern wir eine offene Unternehmenskultur, die Kreativität und Teamarbeit schätzt, während wir gleichzeitig auf die neuesten Technologien setzen, um die besten Ergebnisse zu erzielen. Unsere Mitarbeiter profitieren von flexiblen Arbeitszeiten, umfassenden Schulungsprogrammen und einer starken Unterstützung durch erfahrene Kollegen, was Infineon zu einem attraktiven Arbeitsplatz in der Halbleiterindustrie macht.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Junior Talent Program - Data Architect / Data Scientist (w/m/div) erhalten könntest
✨Schau dir lokale Data Science Meetups an!
In der Data Science Community gibt es viele Meetups und Konferenzen, die tolle Gelegenheiten bieten, um Kontakte zu knüpfen. Besuche solche Veranstaltungen in deiner Nähe, um mit Gleichgesinnten ins Gespräch zu kommen und möglicherweise auch Recruiter von Unternehmen wie Infineon Technologies AG zu treffen!
✨Nutze Online-Plattformen für Data Science
Plattformen wie Kaggle oder GitHub sind ideal, um dein Portfolio zu zeigen und dich mit anderen Data Scientists auszutauschen. Beginne mit kleineren Projekten oder Challenges auf diesen Plattformen und präsentiere deine Lösungen auf deinem Profil!
✨Frag nach Praktika über Universitätskanäle
Universitäten haben oft spezielle Karrierezentren, die dir bei der Suche nach einem Traineeplatz helfen können. Sie wissen oft von Praktikumsangeboten, die noch nicht öffentlich ausgeschrieben sind, also zögere nicht, dir die Unterstützung zu holen!
✨Bewirb dich direkt auf unserer Website!
Wir bei StudySmarter lieben es, talentierte Trainees zu unterstützen. Schau dir die offenen Stellen bei Infineon Technologies AG auf unserer Website an und bewirb dich direkt! Je kreativer und konkreter dein Ansatz ist, desto besser wird dein Eindruck!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Junior Talent Program - Data Architect / Data Scientist (w/m/div) mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Mach dein Interesse klar!:In deinem Bewerbungsschreiben solltest du unbedingt hervorheben, warum du dich für die Data Science interessierst und was dich an Infineon Technologies AG reizt. Zeig uns, dass du Bock hast, zu lernen und neue Dinge auszuprobieren – schließlich sind wir hier, um gemeinsam zu wachsen!
Deine Skills im Fokus:Stell sicher, dass du relevante Skills wie Programmiersprachen (z. B. Python oder R), Kenntnisse in SQL oder Machine Learning in deinem Lebenslauf anführst. Auch deine Projekte oder Studienarbeiten in diesem Bereich können wir gerne sehen – pack die besten in dein Portfolio!
Ruhig über den Tellerrand schauen:Wenn du Erfahrungen aus anderen Bereichen hast – sei es aus Praktika, Projekten oder sogar Hobbys – bring das mit ein! Oftmals ist in Data Science eine interdisziplinäre Denkweise super hilfreich. Zeig uns, was dich besonders macht und wie du das in die Data Science einbringen kannst!
Kurze Fragen, klare Antworten:Bei einem Trainee-Programm kommt es darauf an, offen für Feedback zu sein und klar zu kommunizieren. Wenn du Fragen zu deinem Bewerbungsprozess hast, zögere nicht, uns zu kontaktieren. Und vergiss nicht, dich über unsere Website zu bewerben – wir freuen uns auf deine Bewerbung!
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Infineon Technologies AG vorbereitet
✨Statistische Grundlagen auffrischen
Als Data-Science-Trainee ist es super wichtig, die Grundlagen der Statistik und der Datenanalyse im Kopf zu haben. Bereite dich darauf vor, Fragen zu Wahrscheinlichkeitsverteilungen, Hypothesentests und Regressionsanalysen zu beantworten. Das zeigt, dass du die nötigen Grundlagen hast, um in dieser Rolle durchstarten zu können.
✨Bereit für technische Herausforderungen
Da du in einem technischen Bereich arbeitest, sei auf praktische Programmierfragen vorbereitet. Das bedeutet, dass du mit Sprachen wie Python oder R sicher umgehen kannst. Erwarte vielleicht auch eine kleine Programmieraufgabe während des Interviews, also übe ein paar Coding-Challenges!
✨Lernbereitschaft zeigen
Als Trainee steht das Lernen im Vordergrund. Überlege dir konkrete Beispiele, die zeigen, wie du in der Vergangenheit neue Fähigkeiten oder Tools schnell erlernt hast. Zeig, dass du offen für Feedback bist und gerne in einem Team arbeitest, das dir beim Wachsen hilft!
✨Projekterfahrung und Portfolio teilen
Obwohl du in einer Traineeposition bist, solltest du vielleicht bereits an Projekten gearbeitet haben, sei es im Studium oder in persönlichen Projekten. Bereite eine kleine Übersicht deiner Arbeiten vor, inklusive der Tools und Methoden, die du verwendet hast, um fesselnde Einblicke in deine Denkweise und deine Herangehensweise an Data-Science-Probleme zu geben.
