Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und validiere ML/DL-Modelle in verschiedenen Bereichen wie Computer Vision und NLP.
- Unternehmen: Infineon, ein globaler Marktführer in Halbleiterlösungen für nachhaltige Energie.
- Vorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, Gesundheitsleistungen und ein unterstützendes Arbeitsumfeld.
- Weitere Informationen: Dynamisches Team mit Fokus auf Vielfalt und Inklusion.
- Warum dieser Job: Gestalte innovative Lösungen und trage zur digitalen Transformation bei.
- Qualifikationen: Ph.D. oder Master in Informatik, Data Science oder verwandten Bereichen erforderlich.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Ihre Rolle
- Modellentwicklung & -bereitstellung
- Entwerfen, Erstellen und Validieren von ML/DL-Modellen in verschiedenen Bereichen (Computer Vision, NLP, prädiktive Analytik, Anomalieerkennung)
- Überwachen und Steuern des gesamten Modelllebenszyklus: Problemformulierung, Datenengineering, Experimentierung, Bewertung und Bereitstellung — Zusammenarbeit mit Ingenieuren und Analysten für die Implementierung
- Anwenden rigoroser statistischer Methoden, Hypothesentests und Merkmalsengineering zur Erstellung produktionsreifer Modelle
- Überwachen der bereitgestellten KI-Modelle anhand von KPIs; Erkennen von Leistungsabweichungen und Auslösen von Kalibrierung, Nachtraining oder architektonischen Updates
- Benchmarking von Modellen und Bereitstellung strukturierter Bewertungsberichte für technische und geschäftliche Stakeholder
- Agentic AI & Generative AI-Anwendung
- Entwickeln und Pflegen von LLM-gestützten Lösungen, einschließlich RAG-Pipelines, KI-Agenten und mehrstufigen Tool-Calling-Workflows
- Integration von Gen AI-Funktionen in Geschäftsprozesse, Automatisierung von Wissensabruf, Berichterstattung und Entscheidungsunterstützungs-Workflows
- Bewertung und Auswahl geeigneter Basis-Modelle, Einbettungsstrategien und Orchestrierungsframeworks für den Produktionsgebrauch
- Bereitstellung, Skalierung & bereichsübergreifende Zusammenarbeit
- Leitung der Bereitstellungsbereitschaft und standortübergreifenden Skalierung von KI-Lösungen; Standardisierung von Workflows für konsistente Ausführung
- Zusammenarbeit mit Betriebs-, Ingenieur- und IT-Teams zur Abstimmung von Lösungen auf Geschäftsbedürfnisse und Systembeschränkungen
- Verantwortlich für die Dokumentation von Ergebnissen, Modellentscheidungen und Architektur klar für technische und geschäftliche Zielgruppen
- Wissen durch technische Vorträge, interne Publikationen und Peer-Reviews teilen, um die KI-Reife des Teams zu erhöhen
Ihr Profil
- Ph.D. oder Master in Informatik, Datenwissenschaft, Statistik, Mathematik oder einem verwandten naturwissenschaftlichen Bereich ist bevorzugt
- Mindestens 3–5 Jahre praktische Erfahrung in Datenwissenschaft, ML-Engineering oder angewandter KI-Forschung
- Nachgewiesene Erfahrung in der Unterstützung von Modellen in einer Produktions- oder Vorproduktionsumgebung
- Versiert in Python und SQL; hohe Standards in der Codierung und Dokumentationsdisziplin
- ML/DL-Frameworks: Scikit-learn, TensorFlow, Keras und/oder PyTorch
- Solide Kenntnisse in Statistik, Modellevaluation, Hyperparameter-Tuning und Merkmalsengineering
- Erfahrung mit NLP, Text Mining und der Verarbeitung strukturierter/unstrukturierter Daten
- Kenntnisse in der Versionskontrolle mit Git; Vertrautheit mit CI/CD-Prinzipien für die Modellbereitstellung
- Einblick in GPU/HPC-Umgebungen und Containerisierungskonzepte (z.B. Kubernetes)
- Praktische Kenntnisse über große Sprachmodelle (LLMs) — Modellauswahl, Prompt-Engineering, Kontextmanagement und Feinabstimmung
- Erfahrung in der Gestaltung und Implementierung von KI-Agenten: mehrstufiges Denken, Tool-/Funktionsaufrufe und autonome Aufgabenorchestrierung
- Starke Kommunikationsfähigkeiten mit der Fähigkeit, komplexe KI-Konzepte für nicht-technische Stakeholder zu übersetzen
- Hohe Eigenverantwortung mit der Fähigkeit, mehrere Lieferungen zu verwalten und Projektmeilensteine zu erreichen
- Kollaborativer Teamplayer, effektiv in den Bereichen Datenwissenschaft, Engineering und Geschäftsfunktionen
#Wir setzen uns für Dekarbonisierung und Digitalisierung ein.
Als globaler Marktführer in Halbleiterlösungen für Energiesysteme und IoT ermöglicht Infineon bahnbrechende Lösungen für grüne und effiziente Energie, saubere und sichere Mobilität sowie intelligente und sichere IoT-Anwendungen. Gemeinsam treiben wir Innovation und Kundenerfolg voran, während wir uns um unsere Mitarbeiter kümmern und sie ermutigen, ehrgeizige Ziele zu erreichen. Seien Sie Teil davon, das Leben einfacher, sicherer und grüner zu gestalten. Sind Sie dabei?
Wir sind auf einer Reise, um das beste Infineon für alle zu schaffen. Das bedeutet, dass wir Vielfalt und Inklusion schätzen und jeden willkommen heißen, so wie er ist. Bei Infineon bieten wir ein Arbeitsumfeld, das von Vertrauen, Offenheit, Respekt und Toleranz geprägt ist, und setzen uns dafür ein, allen Bewerbern und Mitarbeitern gleiche Chancen zu bieten. Wir basieren unsere Einstellungsentscheidungen auf der Erfahrung und den Fähigkeiten des Bewerbers. Erfahren Sie mehr über unsere verschiedenen Kontaktkanäle.
Bitte lassen Sie Ihren Recruiter wissen, ob er auf etwas Besonderes achten muss, um Ihre Teilnahme am Interviewprozess zu ermöglichen.
Senior Engineer Data Science Arbeitgeber: Infineon Technologies Austria AG
Infineon ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern eine dynamische und unterstützende Arbeitsumgebung bietet, in der Innovation und Zusammenarbeit gefördert werden. Mit einem starken Fokus auf persönliche und berufliche Weiterentwicklung sowie einer Kultur der Vielfalt und Inklusion, ermöglicht Infineon seinen Mitarbeitern, an bedeutenden Projekten im Bereich der Halbleiterlösungen zu arbeiten, die einen positiven Einfluss auf die Gesellschaft haben. Die Lage in einem technologisch fortschrittlichen Umfeld bietet zudem Zugang zu erstklassigen Ressourcen und Netzwerken.
Kontaktdaten:
Infineon Technologies Austria AG Recruiting-Team
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Senior Engineer Data Science erhalten könnten
✨Tipp Nummer 1
Mach dich mit dem Unternehmen vertraut! Schau dir die Projekte und Technologien an, die sie nutzen. Wenn du im Vorstellungsgespräch zeigst, dass du weißt, was sie tun und wie du dazu beitragen kannst, hebst du dich von anderen Bewerbern ab.
✨Tipp Nummer 2
Netzwerken ist der Schlüssel! Nutze Plattformen wie LinkedIn, um Kontakte zu knüpfen. Vielleicht gibt es jemanden in deinem Netzwerk, der bei Infineon arbeitet und dir wertvolle Einblicke geben kann oder sogar eine Empfehlung aussprechen kann.
✨Tipp Nummer 3
Bereite dich auf technische Fragen vor! Da du dich für eine Position im Bereich Data Science bewirbst, solltest du deine Kenntnisse in Python, ML/DL-Frameworks und Statistik auffrischen. Sei bereit, deine Erfahrungen und Projekte zu diskutieren.
✨Tipp Nummer 4
Bewirb dich direkt über unsere Website! Das zeigt dein Interesse und Engagement. Außerdem hast du so die besten Chancen, dass deine Bewerbung direkt bei den richtigen Leuten landet. Lass uns gemeinsam die Zukunft gestalten!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Senior Engineer Data Science mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Mach deine Bewerbung persönlich:Zeig uns, wer du wirklich bist! Verwende eine freundliche und authentische Sprache, um deine Leidenschaft für Data Science und deine Erfahrungen zu vermitteln. Lass uns wissen, warum du bei StudySmarter arbeiten möchtest.
Betone deine technischen Fähigkeiten:Stell sicher, dass du deine Kenntnisse in Python, SQL und ML/DL-Frameworks klar hervorhebst. Wir suchen nach jemandem, der nicht nur die Theorie kennt, sondern auch praktische Erfahrungen hat. Zeig uns, was du drauf hast!
Erzähle von deinen Projekten:Gib uns Einblicke in deine bisherigen Projekte und wie du Herausforderungen gemeistert hast. Wir lieben es, wenn du konkrete Beispiele nennst, die deine Fähigkeiten und Erfolge im Bereich Data Science zeigen.
Bewirb dich über unsere Website:Vergiss nicht, deine Bewerbung über unsere Website einzureichen! So stellst du sicher, dass sie direkt bei uns landet und wir dich schnellstmöglich kontaktieren können. Wir freuen uns auf deine Bewerbung!
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Infineon Technologies Austria AG vorbereitet
✨Verstehe die Anforderungen
Mach dich mit den spezifischen Anforderungen der Stelle vertraut. Lies die Jobbeschreibung gründlich durch und überlege, wie deine Erfahrungen und Fähigkeiten zu den geforderten Kompetenzen passen. Bereite konkrete Beispiele vor, die deine Eignung für die Rolle als Senior Engineer Data Science unter Beweis stellen.
✨Technische Vorbereitung
Da du in einem technischen Bereich arbeitest, solltest du dich auf mögliche technische Fragen vorbereiten. Übe das Erklären von ML/DL-Modellen, deren Lebenszyklus und wie du sie implementiert hast. Sei bereit, deine Kenntnisse in Python, SQL und den relevanten Frameworks wie TensorFlow oder PyTorch zu demonstrieren.
✨Kommunikation ist der Schlüssel
Stelle sicher, dass du komplexe technische Konzepte einfach und verständlich erklären kannst. Übe, wie du deine Ideen und Lösungen sowohl technischen als auch nicht-technischen Stakeholdern präsentieren würdest. Dies zeigt, dass du nicht nur ein technischer Experte bist, sondern auch gut im Team arbeiten kannst.
✨Fragen stellen
Bereite einige Fragen vor, die du dem Interviewer stellen kannst. Das zeigt dein Interesse an der Position und dem Unternehmen. Frage nach den aktuellen Projekten im Bereich KI, den Herausforderungen, die das Team bewältigt, oder wie der Erfolg in dieser Rolle gemessen wird. So kannst du auch herausfinden, ob das Unternehmen gut zu dir passt.
