Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle innovative KI-Lösungen und analysiere große Datensätze zur Entscheidungsfindung.
- Unternehmen: Globales Unternehmen für Baustoffe mit einer wertorientierten Kultur.
- Vorteile: Sichere Anstellung, flexible Arbeitszeiten, 30 Tage Urlaub und Weiterbildungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Dynamisches Team mit hervorragenden Entwicklungsmöglichkeiten und einem inklusiven Arbeitsumfeld.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft mit modernster Technologie und trage zu nachhaltigen Lösungen bei.
- Qualifikationen: Erfahrung in Python, Datenanalyse und maschinellem Lernen erforderlich.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 56700 - 69300 € pro Jahr.
Knauf steht für Chancen. Diese spannende Rolle bietet Ihnen die ideale Gelegenheit, eine beeindruckende Karriere in einer werteorientierten Kultur zu beginnen und weiterzuentwickeln. Als globaler Hersteller von Baustoffen mit 43.500 Mitarbeitern in 90 Ländern bieten wir vielfältige Möglichkeiten für ehrgeizige Talente. Wir schätzen jeden Beitrag und setzen uns dafür ein, ein sicheres und integratives Arbeitsumfeld zu schaffen, um nachhaltige Lösungen für eine bessere Zukunft zu entwickeln.
Knauf Information Services GmbH ist stolz darauf, Teil der Knauf-Gruppe zu sein. Mit einer langjährigen Tradition und einer wachsenden internationalen Präsenz suchen wir engagierte Personen, die uns helfen, unsere langfristige Vision zu erreichen.
Was Sie tun werden:
- Beitrag zu unseren Data Science- und KI-Produkten durch Bereitstellung von End-to-End-Lösungen, einschließlich Problem- und Metrikdefinition, Datensammlung, Modellentwicklung, Validierung, Bereitstellung und Überwachung zur Lösung von Geschäftsproblemen.
- Entwicklung und Bereitstellung maßgeschneiderter KI-Lösungen unter Verwendung von LLMs und agentischen Mustern zur Verbesserung datengestützter Prozesse.
- Sicherstellung robuster und skalierbarer Lösungen durch MLOps-Praktiken, einschließlich Pipelines unter Verwendung generativer KI.
- Analyse großer Datensätze (tabellarisch, Zeitreihen und Text), um umsetzbare Erkenntnisse für datengestützte Entscheidungen zu gewinnen, und Entwicklung fortgeschrittener statistischer Modelle in Zusammenarbeit mit zentralen Funktionen wie Finanzen, HR und Marketing.
- Aktualisierung über Fortschritte in generativer KI, Data Science und maschinellem Lernen sowie Integration neuer Techniken und Werkzeuge in Arbeitsabläufe.
Wer Sie sind:
- Versiert in Python, mit umfangreicher Erfahrung in Datenmanipulation (Pandas, PySpark), Analyse (SciPy, scikit-learn) und Entwicklung von Maschinenlernmodellen (scikit-learn, PyTorch, transformers).
- Starke Erfahrung in der Arbeit mit Textdaten, LLMs, RAG und agentischen KI-Techniken, einschließlich Endpunktbereitstellungsrahmen und -bibliotheken wie FastAPI, MCP, LangGraph und LangChain.
- Erfahren in der Entwicklung von produktionsreifen Softwarelösungen und Zusammenarbeit mit Plattformteams unter Verwendung von DevOps-Tools wie GitHub und GitHub Actions für CI/CD sowie Azure-Plattformen und -Diensten für maschinelles Lernen, Data Science und MLOps (Azure ML, MLflow, Azure Synapse).
- Besitzen Sie fundierte Kenntnisse in statistischen Modellierungs- und Datenanalysetechniken, idealerweise mit einem Fokus auf Zeitreihen, Anomalieerkennung oder Textverarbeitung.
- Fähigkeiten in Visualisierungstools wie Matplotlib, Tableau, Superset und Apache ECharts sowie Erfahrung mit SAP HANA, SAP SAC und SAP Datasphere.
Was wir Ihnen bieten:
- Sicherheit: Unbefristeter Arbeitsvertrag in einem stabilen, erfolgreichen Familienunternehmen mit attraktiver Vergütung gemäß Tarifvertrag oder darüber.
- Flexibilität: 30 Tage Urlaub, Flexibilitätskonto und eine moderne hybride Arbeitskultur mit wöchentlichen Homeoffice-Tagen.
- Karriere- und berufliche Entwicklung: Kontinuierliches Lernen und individuelle Entwicklungsmöglichkeiten mit einer breiten Palette von Seminaren, Webinaren und E-Learning-Angeboten.
- Corporate Benefits: Rabatte auf bekannte Marken und reduzierte Mitarbeiterkäufe.
- Fahrradleasing: Nutzung steuerlicher Vorteile bei gleichzeitiger Förderung der eigenen Gesundheit.
- Umzugshilfe: Unterstützung bei internationalem Umzug.
- Fitness und Gesundheit: Angebote zur aktiven Gesundheitsförderung, Betriebsarzt, Arbeitsschutz usw.
- Tägliche Zeitersparnis: Kurze und bequeme Wege dank ausreichender Parkmöglichkeiten und einem Shuttle-Service zu unserem Büro in Kitzingen.
- Willkommen fühlen: Strukturierte Einarbeitungstage sowie Unternehmens- und Teamevents für einen erfolgreichen Start und schnelle Integration ins Team.
- Eine Pause einlegen: Kantine mit subventionierten Mahlzeiten.
Knauf als Arbeitgeber: Knauf Information Services GmbH mit Sitz in Kitzingen, Deutschland, ist ein wichtiger Treiber des globalen Wachstums und der digitalen Transformation der KNAUF-Gruppe. Ein Team von 500 hochqualifizierten Experten setzt sich dafür ein, die Gruppe und ihre Kunden weltweit mit innovativen IT-Lösungen und maßgeschneiderten Dienstleistungen zu unterstützen. Die Kernkompetenzen der Knauf IT umfassen ein breites Spektrum an IT-Dienstleistungen, einschließlich der Entwicklung und Implementierung komplexer Softwarelösungen, der Optimierung von Geschäftsprozessen durch digitale Technologien sowie der Gewährleistung von IT-Sicherheit und Datenschutz.
Die Knauf-Gruppe ist stolz darauf, ein Arbeitgeber mit Chancengleichheit zu sein. Wir setzen uns für ein diverses und integratives Arbeitsumfeld ein und treffen alle Personalentscheidungen in allen Bereichen unseres Unternehmens auf der Grundlage von Erfahrung, Fähigkeiten und Integrität. Wir ermutigen Bewerber aus allen Lebensbereichen, sich für unsere Stellen zu bewerben, unabhängig von Alter, Geschlecht, Geschlechtsidentität, Behinderung, sexueller Orientierung, Herkunft, Religion usw.
Teilen Sie unsere Werte und werden Sie Teil des Teams, um gemeinsam die Zukunft von Knauf zu gestalten.
(Senior) Data Scientist (m/f/d) in Kitzingen Arbeitgeber: Knauf IT
Knauf ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern eine sichere und inklusive Arbeitsumgebung bietet, in der individuelle Beiträge geschätzt werden. Mit flexiblen Arbeitszeiten, umfangreichen Gesundheits- und Fitnessangeboten sowie vielfältigen Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung unterstützt Knauf seine Mitarbeiter dabei, ihre Karriereziele zu erreichen. Die zentrale Lage in Kitzingen ermöglicht zudem eine gute Erreichbarkeit und fördert eine ausgewogene Work-Life-Balance.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so (Senior) Data Scientist (m/f/d) in Kitzingen 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 Knauf IT 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 (m/f/d) in Kitzingen 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 (m/f/d) bei Knauf IT gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Knauf IT 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 Knauf IT entscheidend sein!