Auf einen Blick
- Aufgaben: Leite und entwickle ein innovatives Team in Data Science und KI für Spitzentechnologien.
- Unternehmen: Führendes Unternehmen in der Halbleitertechnologie mit einem kreativen Arbeitsumfeld.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, flexible Arbeitsmodelle und Weiterbildungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Dynamisches Umfeld mit hervorragenden Karrierechancen in Villach, Österreich.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Technologie und führe ein talentiertes Team zu neuen Höhen.
- Qualifikationen: Master oder Ph.D. in relevanten technischen Disziplinen und umfangreiche Erfahrung in Data Science.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 63000 - 77000 € pro Jahr.
Was Sie tun werden: Führen und entwickeln Sie das Team für fortschrittliche Technologien, um Innovationen in den Bereichen Data Science, Künstliche Intelligenz, Maschinelles Lernen und Geräteintelligenz voranzutreiben, einschließlich Vision-Systemen für Halbleiter-Spülwerkzeuge. Definieren und führen Sie die strategische Roadmap des Teams aus, um fortschrittliche Analysen und intelligente Gerätschaftslösungen mit den Geschäftszielen, der Produktstrategie und den Initiativen von Industrie 4.0 in Einklang zu bringen. Überwachen Sie die Entwicklung, Bereitstellung und Lebenszyklusverwaltung von Modellen des maschinellen Lernens, prädiktiven Wartungslösungen und Fähigkeiten zur Geräteintelligenz, um Leistung, Zuverlässigkeit und Kundenwert zu verbessern. Führen Sie die bereichsübergreifende Zusammenarbeit mit Ingenieuren, Produktmanagement, Prozessengineering und Technologie-Teams der Schlüsselkunden an, um strategische Chancen zu identifizieren und Innovationen zu beschleunigen. Kommunizieren Sie technische Strategien, Geschäftswert und Programmfortschritte an die Unternehmensführung und wichtige Interessengruppen. Verwalten Sie die Teamleistung, die Personalplanung und die Talententwicklung, um eine leistungsstarke Organisation aufzubauen und zu erhalten.
Wer wir suchen: Master-Abschluss oder Ph.D. in Data Science, Informatik, Statistik, Ingenieurwesen, angewandter Mathematik oder einem verwandten technischen Fachgebiet. Über 8 Jahre Erfahrung in Data Science, Maschinellem Lernen, KI, Analytik, Software Engineering oder Geräteintelligenz, einschließlich Erfahrung in der Bereitstellung produktionsreifer Lösungen. Frühere Erfahrung in der Leitung technischer Teams, Programme oder Innovationsinitiativen. Starkes Verständnis von maschinellem Lernen, Datenengineering, Big Data-Architekturen, prädiktiver Analytik und intelligenten Systemen. Starke Fähigkeiten im Stakeholder-Management, Projektmanagement und organisatorischer Führung. Ausgezeichnete Kommunikations- und Präsentationsfähigkeiten.
Bevorzugte Qualifikationen: Erfahrung in der Leitung von Data-Science-Teams innerhalb der Entwicklung von Halbleitergeräten. Fortgeschrittene Kenntnisse in Python, statistischer Modellierung, maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz. Fortgeschrittene Kenntnisse in optischer Bildgebung und Computer Vision.
Was wir anbieten: Diese Position unterliegt dem österreichischen Kollektivvertrag für Angestellte in der Metalltechnischen Industrie in der Berufgruppe H. Eine höhere Vergütung ist je nach Ausbildung, Fachkenntnissen und Fähigkeiten verhandelbar. Das monatliche Gehalt wird 14 Mal pro Jahr ausgezahlt.
Villach - ein großartiger Ort zum Leben und Arbeiten: Folgen Sie dem Link www.welcome2villach.at und Sie finden vor Ort die wichtigsten Informationen über das Leben, Arbeiten und Studieren in und um Villach/Österreich.
Unser Engagement: Wir glauben, dass es wichtig ist, dass sich jede Person geschätzt, einbezogen und befähigt fühlt, ihr volles Potenzial zu erreichen. Indem wir einzigartige Individuen und Perspektiven zusammenbringen, erzielen wir außergewöhnliche Ergebnisse. Lam Research ("Lam" oder "das Unternehmen") ist ein Arbeitgeber, der Chancengleichheit bietet. Lam verpflichtet sich zur Unterstützung der Chancengleichheit in der Beschäftigung und zur Nichtdiskriminierung in den Beschäftigungsrichtlinien, -praktiken und -verfahren aufgrund von Rasse, religiösem Glauben, Hautfarbe, nationaler Herkunft, Abstammung, körperlicher Behinderung, geistiger Behinderung, medizinischem Zustand, genetischen Informationen, Familienstand, Geschlecht (einschließlich Schwangerschaft, Geburt und verwandte medizinische Bedingungen), Geschlecht, Geschlechtsidentität, Geschlechtsausdruck, Alter, sexueller Orientierung oder Militär- und Veteranenstatus oder einer anderen Kategorie, die durch geltende Bundes-, Landes- oder lokale Gesetze geschützt ist. Es ist die Absicht des Unternehmens, alle geltenden Gesetze und Vorschriften einzuhalten. Die Unternehmenspolitik verbietet rechtswidrige Diskriminierung gegenüber Bewerbern oder Mitarbeitern. Lam bietet eine Vielzahl von Arbeitsortmodellen, die auf die Bedürfnisse jeder Rolle abgestimmt sind. Unsere hybriden Rollen kombinieren die Vorteile der Zusammenarbeit vor Ort mit Kollegen und die Flexibilität, remote zu arbeiten, und fallen in zwei Kategorien – On-site Flex und Virtual Flex. Bei 'On-site Flex' arbeiten Sie 3+ Tage pro Woche vor Ort bei Lam oder einem Kunden/Lieferanten, mit der Möglichkeit, den Rest der Woche remote zu arbeiten. Bei 'Virtual Flex' arbeiten Sie 1-2 Tage pro Woche vor Ort bei Lam oder einem Kunden/Lieferanten und remote den Rest der Zeit.
Manager, Advanced Technologies - Data Science & Equipment Intelligence (all genders) in St. Pölten Arbeitgeber: JobsinAustria
JobsinAustria ist ein hervorragender Arbeitgeber, der eine dynamische und unterstützende Arbeitsumgebung bietet, in der IT-Recruiting-Experten die Möglichkeit haben, ihre Fähigkeiten zu entfalten und bedeutende Beiträge zu leisten. Mit einem starken Fokus auf Mitarbeiterentwicklung und einer Kultur der Zusammenarbeit profitieren unsere Angestellten von flexiblen Arbeitszeiten, regelmäßigen Schulungen und der Chance, an spannenden Projekten mit namhaften Enterprise-Kunden zu arbeiten. Unser Standort in Österreich bietet zudem eine hohe Lebensqualität und ein inspirierendes Umfeld für kreative Köpfe.
StudySmarter Expertenrat🤫
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✨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 JobsinAustria zu schauen. Hier kannst du dich auf offene Datenwissenschaftsstellen bewerben und zeigst damit direktes Interesse, das viele Arbeitgeber schätzen!
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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 Manager, Advanced Technologies - Data Science & Equipment Intelligence (all genders) bei JobsinAustria gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei JobsinAustria 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 JobsinAustria entscheidend sein!
