Auf einen Blick
- Aufgaben: Architekten und pflegen Sie skalierbare, sichere Datenpipelines für AI-Anwendungen.
- Unternehmen: Innovatives Unternehmen im Bereich KI mit einem dynamischen Team.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, flexible Arbeitszeiten und Weiterbildungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Arbeiten Sie in einem kreativen Umfeld mit großartigen Karrieremöglichkeiten.
- Warum dieser Job: Gestalten Sie die Zukunft der KI in der Lieferkette und machen Sie einen echten Unterschied.
- Qualifikationen: Abschluss in Informatik oder verwandtem Bereich und Erfahrung in der Entwicklung von KI-Systemen.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Verantwortlichkeiten
- Architektur und Wartung skalierbarer, sicherer und latenzarmer Datenpipelines und -systeme zur Unterstützung agentischer KI-Anwendungen
- Aufbau und Optimierung von Datenarchitekturen zur Unterstützung des Trainings, der Evaluierung und Bereitstellung von KI/ML/OR (Operations Research) Modellen
- Integration mit LLM-Orchestrierungsframeworks (z. B. LangChain, Semantic Kernel) und Unterstützung des modularen Datenzugriffs durch mehrere agentische Prozesse
- Überwachung und Fehlersuche von Datenworkflows, um eine zeitgerechte und genaue Lieferung von Daten an Endbenutzer sicherzustellen
- Zusammenarbeit mit Datenwissenschaftlern, Projektmanagern und Stakeholdern der Lieferkette, um Datenbedürfnisse zu verstehen und geschäftliche Anforderungen in technische Lösungen zu übersetzen
Anforderungen
- Abschluss in Informatik, Informationstechnologie, Ingenieurwesen oder einem verwandten Bereich
- Signifikante praktische Erfahrung in der Entwicklung von KI-Agenten und KI-Systemen
- Solides Verständnis von LLMs, autonomen Agenten, retrieval-unterstützter Generierung (RAG) und Speicherarchitekturen
- Umfangreiche praktische Expertise im Konzept und Design von Datenpipelines unter Verwendung verschiedener Cloud-Tools wie SnowFlake, Azure, AWS
- Vertrautheit mit co-lösungsentwicklungsumgebungen wie Scala, Java oder Python
- Erstellung von Berichten und Visualisierungen mit Power BI, Power App, Power Automate oder einem ähnlichen BI-Tool
- Frühere Erfahrung in: Hintergrund in OR, ML-Modellbereitstellung
- Kenntnis der Kerngeschäftsprozesse (Lieferkette, Betrieb), die durch direkte Arbeit in diesen Funktionen erworben wurden
Kernkompetenzen
- Demonstriert Expertise in der Architektur und Wartung skalierbarer Datenpipelines und -systeme für KI-Anwendungen, mit starkem Fokus auf die Integration von LLM-Orchestrierungsframeworks und die Optimierung von Datenarchitekturen für die Bereitstellung von KI/ML-Modellen.
- Versiert in der Zusammenarbeit mit funktionsübergreifenden Teams, um geschäftliche Anforderungen in effektive technische Lösungen zu übersetzen.
AI Architecture Engineer – Supply Chain Team Arbeitgeber: Jobtailor
Als Global Director B2B – Business Development bei uns profitieren Sie von einer dynamischen und innovativen Arbeitsumgebung, die auf Zusammenarbeit und Kreativität setzt. Wir bieten Ihnen nicht nur attraktive Vergütungsmodelle und umfassende Weiterbildungsmöglichkeiten, sondern auch die Chance, in einem internationalen Team zu arbeiten, das Vielfalt und persönliche Entwicklung fördert. Unsere Unternehmenskultur legt großen Wert auf Flexibilität und Work-Life-Balance, sodass Sie Ihre Karriereziele in einem unterstützenden Umfeld erreichen können.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so AI Architecture Engineer – Supply Chain Team erhalten könntest
✨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 Jobtailor 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 AI Architecture Engineer – Supply Chain Team 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 AI Architecture Engineer – Supply Chain Team bei Jobtailor gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Jobtailor 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 Jobtailor entscheidend sein!
