Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle innovative KI-Lösungen zur Verbesserung von Halbleiter-Testsystemen.
- Unternehmen: Führendes Unternehmen in der Halbleiterindustrie mit Fokus auf digitale Transformation.
- Vorteile: Flexible Arbeitszeiten, 30 Urlaubstage, attraktive Vergütung und Entwicklungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Dynamisches Team mit hervorragenden Karrierechancen und einem unterstützenden Arbeitsumfeld.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft mit modernster Technologie und mache einen echten Unterschied.
- Qualifikationen: Studium in Data Science oder verwandten Bereichen, Erfahrung in maschinellem Lernen und Programmierung.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 55000 - 70000 € pro Jahr.
Advantest - Wir ermöglichen die Technologie von morgen. IoT, 5G und Künstliche Intelligenz. Unvorstellbar ohne uns. Mehr als die Hälfte aller weltweit produzierten Mikrochips durchläuft zuerst unsere Hände. Als globaler Marktführer für automatisierte Testsysteme in der Halbleiterindustrie helfen wir der Welt, die digitale Transformation zu realisieren, ermöglichen unseren Kunden, die Zukunft zu gestalten, und bieten Ihnen spannende Jobs für Pioniere.
Am Standort München finden Sie sowohl Antworten als auch Möglichkeiten für Ihre Zukunft.
Ihre Verantwortlichkeiten
- Entwurf, Implementierung, Test und kontinuierliche Optimierung von End-to-End RAG (retrieval-augmented generation) Pipelines, einschließlich Datenparsing, -aufnahme, Prompt-Engineering und Chunking-Strategien.
- Integration von KI-Komponenten in bestehende Systeme, Erfahrung in Java und Vertrautheit mit Eclipse erforderlich.
- Kuratiert und entwickelt hochwertige Datensätze, einschließlich synthetischer Datengenerierung für robustes Training und Evaluierung von LLMs.
- Datenmengen vorverarbeiten, Open-Source-LLMs (z.B. LLaMA, Mistral) feinabstimmen und RAG-Systeme in Halbleitertestpipelines integrieren.
- Rigorose Bewertung von LLM-Anwendungen hinsichtlich Korrektheit, Latenz und Halluzinationsmetriken.
- Unterstützung bei der Bereitstellung von LLM-basierten Anwendungen, Analyse von Benutzerfeedback und Beitrag zu iterativen Verbesserungen.
- Schreiben von sauberem, wartbarem und testbarem Code gemäß den besten Praktiken der Softwareentwicklung.
- Zusammenarbeit mit funktionsübergreifenden agilen Teams zur Übersetzung von Kundenanforderungen in Prototyplösungen, mit Möglichkeiten zur Leitung kleinerer Teilprojekte.
- Analyse von Halbleitertestdaten (parametrische Messungen, Ertragsprotokolle) unter Verwendung statistischer Methoden und Visualisierungstools.
- Beitrag zu MLOps-Workflows für Modelltraining, -evaluierung und -bereitstellung unter Verwendung von Python-Frameworks (PyTorch, Hugging Face) und Cloud-Plattformen (AWS/Azure).
- Arbeiten in Linux-Umgebungen und Umgang mit Befehlszeilentools, Skripting und Systemoperationen.
Ihre Qualifikationen
- Universitätsabschluss in Data Science, Informatik, Elektrotechnik oder einem verwandten Bereich (Master bevorzugt, Bachelor mit 5+ Jahren Erfahrung akzeptiert).
- Erfahrung mit Advantest V93000 Testsystemen / SmarTest 8.
- Erfahrung in der Entwicklung von Eclipse-Plugins.
- 2-4 Jahre praktische Erfahrung im maschinellen Lernen, einschließlich Kursarbeit oder praktischer Arbeit mit NLP oder LLMs.
- Beherrschung von Python für Datenanalysen (Pandas, NumPy) und ML-Modellentwicklung (scikit-learn, PyTorch).
- Erfahrung in der Programmierung mit Java und C++.
- Starkes Verständnis von Linux, einschließlich der Nutzung der Befehlszeile, Systemnavigation und Skripting.
- Vertrautheit mit LLM-Konzepten: Transformer-Architekturen, Prompt-Engineering, Textgenerierungstechniken.
- Grundkenntnisse in MLOps-Praktiken: Versionskontrolle (Git/DVC), Containerisierung (Docker) und Cloud-Bereitstellung.
- Erfahrung mit Jupyter-Notebooks / VS Code.
- Starke Kommunikationsfähigkeiten in Englisch; Fähigkeit, technische Arbeiten klar zu dokumentieren.
- Einblick in Halbleitertestdaten oder industrielle IoT-Datensätze.
- Erfahrung mit RAG-Systemen, LLM-Fine-Tuning-Workflows (LoRA, QLoRA).
- Vertrautheit mit der Integration von KI-Komponenten in bestehende Testplattform-Codebasen.
- Elementare Deutschkenntnisse.
Unser Angebot
- Flexible und vertrauensbasierte Arbeitszeiten, 30 Urlaubstage + Option auf zusätzliche Urlaubstage, mobiles Arbeiten, individuelle Teilzeitmodelle und Programme für längere Abwesenheiten.
- Attraktives Gehalt, Beteiligung am Erfolg von Advantest durch unser außergewöhnlich attraktives Bonusprogramm sowie zahlreiche Zuschüsse, Rabatte und Angebote (z.B. Fahrradleasing).
- Strukturierte Einarbeitungsprogramme und Mentoring, Entwicklungsgespräche, technische und soziale Schulungen, Sprachkurse und Wissenssitzungen.
- Ergonomische Arbeitsumgebung, Sport- und Fitnessmöglichkeiten sowie Veranstaltungen (z.B. Global Challenge) sowie Gesundheitstage.
- Attraktive betriebliche Altersvorsorge, umfassende Versicherungsdeckung und Unterstützung in Notfällen.
Gehen Sie den nächsten Karriereschritt mit uns! Bewerben Sie sich jetzt, vorzugsweise über unser Online-Bewerbungstool.
R&D Engineer - AI Integration (m/f/d) - Advantest Europe GmbH Arbeitgeber: Jobware
Advantest Europe GmbH ist ein hervorragender Arbeitgeber, der Ihnen die Möglichkeit bietet, an der Spitze der Technologieentwicklung zu arbeiten. Mit flexiblen Arbeitszeiten, 30 Urlaubstagen und einem attraktiven Bonusprogramm fördert das Unternehmen eine positive Work-Life-Balance und bietet zahlreiche Entwicklungsmöglichkeiten durch strukturierte Einarbeitungsprogramme und Schulungen. In München profitieren Sie von einem inspirierenden Arbeitsumfeld, das Innovation und Teamgeist fördert, während Sie an spannenden Projekten im Bereich KI-Integration mitwirken.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so R&D Engineer - AI Integration (m/f/d) - Advantest Europe GmbH erhalten könnten
✨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 Jobware 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 R&D Engineer - AI Integration (m/f/d) - Advantest Europe GmbH 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 R&D Engineer - AI Integration (m/f/d) - Advantest Europe GmbH bei Jobware gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Jobware 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 Jobware entscheidend sein!
