Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und implementiere innovative KI-Lösungen mit modernsten Technologien.
- Unternehmen: Führendes Unternehmen im Bereich Datenwissenschaft und KI mit einem dynamischen Team.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, flexible Arbeitszeiten, Weiterbildungsmöglichkeiten und ein kreatives Arbeitsumfeld.
- Weitere Informationen: Wachstumsorientierte Umgebung mit vielen Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der KI und arbeite an spannenden Projekten mit echtem Einfluss.
- Qualifikationen: Erforderlich: Bachelor in Data Science oder verwandten Bereichen, 5+ Jahre Erfahrung in KI.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 78000 € pro Jahr.
- Design, build, train, evaluate, and deploy machine learning and generative AI solutions.
- Develop and maintain predictive analytics, NLP, computer vision, and LLM-based applications.
- Implement Retrieval-Augmented Generation (RAG), agentic workflows, and knowledge management solutions.
- Deploy and operate local/open-source models in secure environments.
- Design and deploy AI solutions within Azure Government.
- Develop data pipelines supporting AI and analytics workloads.
- Implement CI/CD pipelines for machine learning and AI workloads.
- Collaborate with mission owners, analysts, engineers, cybersecurity personnel, and leadership.
Requirements
- Bachelor's degree in Data Science, Computer Science, Engineering, Mathematics, Statistics, or related field.
- Master's degree preferred.
- 5+ years of experience in data science, machine learning, AI engineering, or related fields.
- 2+ years of experience deploying and operating production AI/ML systems.
- Experience supporting secure government, defense, or regulated environments preferred.
- Strong knowledge of supervised and unsupervised learning techniques.
- Experience with model development, evaluation, and optimization.
- Statistical analysis and experimental design experience.
- Proficiency in Python and common ML frameworks.
- Experience deploying and operating open-source LLMs.
- Experience with Llama family models, Mistral models, Hugging Face models.
- Knowledge of RAG architectures, Agent frameworks, and Prompt engineering.
- Experience with Azure AI Foundry, Azure Machine Learning, Azure Open AI, Azure Kubernetes Service (AKS).
- Experience with Docker, Kubernetes, GPU-based inference systems.
- SQL and relational databases, ETL/ELT pipeline development.
- Git-based development workflows, REST APIs and microservices.
- ATS Optimization Keywords
- Hard Skills
- machine learning
- generative AI
- predictive analytics
- natural language processing
- computer vision
- Retrieval-Augmented Generation
- data pipelines
- CI/CD pipelines
- statistical analysis
- experimental design
- Soft Skills
- collaboration
- communication
- leadership
- Industry Keywords
- data science
- AI engineering
- secure government environments
- defense environments
- supervised learning
- unsupervised learning
- model development
- open-source LLMs
- Llama models
- Hugging Face models
- Tools & Technologies
- Python
- Azure Government
- Azure AI Foundry
- Azure Machine Learning
- Azure Open AI
- Azure Kubernetes Service
- Docker
- Kubernetes
- GPU-based inference systems
- Git
- #J-18808-Ljbffr
Senior Data Scientist, AI Engineer 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 Senior Data Scientist, AI Engineer 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 Senior Data Scientist, AI Engineer 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 Senior Data Scientist, AI Engineer 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!
