Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle innovative IT/OT-Architekturen und optimiere Produktionsprozesse mit KI.
- Unternehmen: Führendes Unternehmen in der Technologiebranche mit einem dynamischen Team.
- Vorteile: Attraktive Vergütung, Gesundheitsangebote, flexible Arbeitszeiten und Weiterbildungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Wachstumsorientierte Umgebung mit globalen Initiativen und tollen Karrierechancen.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Produktion und Logistik mit modernster Technologie und echten Impact.
- Qualifikationen: Studium in Informatik oder Ingenieurwesen, Erfahrung in Python und Data Engineering.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Ihre Aufgaben:
- Konzeption, Aufbau und Weiterentwicklung einer standardisierten IT/OT-Architektur für End-to-End-Prozesse in der Produktion und Logistik (u. a. MQTT, Unified Namespace, MES-Systeme).
- Definition, Implementierung und Überwachung technischer Standards, Governance-Strukturen und Betriebsrichtlinien.
- Sicherstellung von Betriebssicherheit, Performance und Compliance für alle verantwortlichen Lösungen.
- Konzeption und Umsetzung von End-to-End-Datenpipelines aus MES-, SAP-, Logistik- oder Edge-Systemen.
- Aufbau und Weiterentwicklung eines Data-Warehouses bzw. Data Lake für den Bereich Operations (z. B. Snowflake, Microsoft Fabric, DataVault 2.1).
- Implementierung robuster Mechanismen zur Datenqualitätsskontrolle, Monitoring und zur Fehlerbehandlung.
- Standardisierung von Datenmodellen, Integrationsmustern und Schnittstellenarchitekturen.
- Enge Zusammenarbeit mit IT-Teams und globalen Data-Plattform-Organisationen.
- Konzeption, Auswahl und Deployment von KI-Modellen zur Prozessoptimierung, Anomalieerkennung oder Früherkennung von Ausfällen.
- Aufbau von Data Agents und intelligenten Services zur Unterstützung operativer Abläufe.
- Konzeption und Durchführung von Proof-of-Concept (PoC) für neue Technologien und KI-Methoden.
- Bewertung technologischer Trends und Ableitung strategischer Empfehlungen für die Organisation.
- Sicherstellung von Modellrobustheit, Skalierbarkeit und Compliance in produktiven Umgebungen.
- Konzeption und Einführung eines konsistenten KPI-Reports für Operations.
- Entwicklung komplexer Dashboards und Self-Service-Analytics in Power BI.
- Unterstützung der Fachbereiche bei der Identifikation von Use Cases und deren Übersetzung in technische Lösungsdesigns.
- Kombination von Lean-Management-Prinzipien mit digitalen Methoden, um Effizienz und Prozessstabilität zu steigern.
- Erstellung technischer Dokumentationen.
- Koordination externer Dienstleister sowie Überwachung ihrer technischen Leistungen.
- Mitwirkung in globalen Initiativen (Technologietransfer, Trainings, Technologie-Rollouts).
- Aktive Kommunikation mit Stakeholdern auf Shopfloor-, Engineering- und Management-Ebene.
Voraussetzungen:
- Abgeschlossenes Studium in Informatik, Ingenieurwesen oder einer vergleichbaren Fachrichtung.
- Sehr gute Kenntnisse in Python, MS SQL und modernen Software-/Datenarchitekturen.
- Erfahrung im Data Engineering (Pipelines, ETL/ELT, APIs, Event Flows).
- Fundierte Kenntnisse in Machine Learning, KI-Methoden und Data Analytics.
- Kenntnisse in industriellen IT/OT-Technologien: MQTT, Unified Namespace, Edge-Konnektoren, MES-Systeme, Snowflake, Microsoft Fabric, Power BI.
- Erfahrung im Aufbau von Data Warehouse/Datenplattformen.
- Praxis in der Entwicklung industrieller Softwarelösungen.
- Erfahrung im Projektmanagement mit Budget- und Zeitverantwortung.
- Sicherer Umgang mit IT-Security, Governance und Qualitätsprozessen.
- Erfahrung in Produktions- oder Logistikumgebungen.
- Kenntnisse in Lean Management und Prozessoptimierung.
- Erfahrung mit globalen Projekt- oder Transformationsprogrammen.
- Strukturierte, lösungsorientierte Arbeitsweise.
- Analytische Denkweise und hohe Problemlösungskompetenz.
- Kommunikationsstärke und Fähigkeit, technische Inhalte verständlich zu erklären.
- Selbstständiges Arbeiten kombiniert mit Teamfähigkeit.
- Sehr gute Deutsch- (min. C1) und Englischkenntnisse (min. B2) in Wort und Schrift.
Unsere Benefits:
- Attraktive Vergütung: Wir schätzen Ihre Leistung mit einem attraktiven Entgeltpaket, das ein wettbewerbsfähiges Gehalt und weitere Zusatzleistungen umfasst (Details variieren je nach Standort).
- Gesundheit Fitness Angebote: Wir bieten verschiedene Aktivitäten rund um Gesundheit, Wohlbefinden und Fitness an.
- Personalentwicklung Talentmanagement: Wir ermöglichen lebenslanges Lernen und individuelle Entwicklungsmöglichkeiten durch Trainings, LinkedIn Learning und internationale Talentprogramme und weitere Formate.
- Corporate Volunteering: Wir fördern Ihr Engagement - werden Sie Teil unserer lokalen und globalen Initiativen im Rahmen von Global Care, um gemeinnützige Projekte zu unterstützen.
- Kantine: Abwechslungsreiche und bezuschusste Betriebsgastronomie mit Kaffeebar.
- Flexible Arbeitsgestaltung: Verschiedene Arbeitszeitmodelle, um Familie und Karriere gut zu vereinbaren z.B. Jobsharing, Teilzeitbeschäftigung und flexible Arbeitszeiten.
- Sabbatical: Möglichkeit für eine private Auszeit, um neue Energie zu tanken, zu reisen, Zeit mit der Familie verbringen oder andere Gründe.
- Vergünstigungen für Mitarbeitende: Vergünstigungen und attraktive Angebote verschiedener Marken für Freizeit, Gesundheit, Wohlbefinden, Zuhause und vieles mehr.
AI & Data Solutions Engineer (m/w/d) Arbeitgeber: Knorr-Bremse
Die Knorr-Bremse AG ist ein hervorragender Arbeitgeber, der Ihnen die Möglichkeit bietet, in einem dynamischen internationalen Umfeld zu arbeiten und die Mobilität der Zukunft aktiv mitzugestalten. Mit flexiblen Arbeitszeitmodellen, der Option auf Sabbaticals und der Möglichkeit, bis zu zwanzig Tage im Jahr aus dem EU-Ausland zu arbeiten, fördert das Unternehmen eine ausgewogene Work-Life-Balance. Zudem erwarten Sie vielfältige Weiterbildungsangebote und zahlreiche Zusatzleistungen, die Ihre persönliche und berufliche Entwicklung unterstützen.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so AI & Data Solutions Engineer (m/w/d) 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 Knorr-Bremse 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 & Data Solutions Engineer (m/w/d) 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 & Data Solutions Engineer (m/w/d) bei Knorr-Bremse gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Knorr-Bremse 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 Knorr-Bremse entscheidend sein!
