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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und optimiere Machine Learning-Algorithmen für Zeitreihendaten.
- Arbeitgeber: Ein dynamisches Startup aus der Schweiz, das moderne Unternehmen unterstützt.
- Mitarbeitervorteile: Flexible Arbeitszeiten, Remote-Arbeit und spannende Unternehmensperks.
- Warum dieser Job: Arbeite an innovativen Lösungen in einem kreativen Team mit großem Einfluss.
- Gewünschte Qualifikationen: MSc oder Ph.D. in Informatik, Statistik oder verwandten Bereichen erforderlich.
- Andere Informationen: Erfahrung mit modernen Analysetools und Programmiersprachen ist von Vorteil.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 48000 - 84000 € pro Jahr.
Wir sind ein junges und dynamisches Startup aus der Schweiz, das die Mission hat, modernen Unternehmen zu ermöglichen, unstrukturierte Maschinendaten auf intelligente und einfache Weise zu verstehen. Wir entwickeln eine Big Data-Analyselösung, die umfangreiche analytische Fähigkeiten und Einblicke in maschinengenerierte Protokolldaten für die Sichtbarkeit in komplexe IT-Umgebungen bietet.
Wir suchen eine unternehmerische, kollaborative Person mit praktischer Erfahrung in maschinellem Lernen, prädiktiver Analytik und Softwareengineering. MSc oder Ph.D. in Informatik, Statistik, Mathematik oder verwandten Bereichen. Relevante Branchenerfahrung ist von Vorteil.
Fachkenntnisse in modernen Analysetools und Programmiersprachen wie Python, Scala, Java und/oder R, Elasticsearch, Spark, Hadoop usw. Fachkenntnisse in Datenmine-Algorithmen und statistischen Modellierungstechniken wie Clustering, Klassifikation, Regression, Entscheidungsbäume, neuronale Netze, Support-Vektor-Maschinen, Anomalieerkennung, sequenzielle Mustersuche und Textmining.
Motiviert und leidenschaftlich in Bezug auf großangelegte Probleme des maschinellen Lernens, Fähigkeit, groß zu denken und Dinge zu erledigen. Gute Kommunikationsfähigkeiten - Fähigkeit, komplexe technische Probleme sowohl technischen als auch nicht-technischen Zielgruppen zu erklären.
Ihre Verantwortlichkeiten:
- Prototypen, Entwurf und Entwicklung von Algorithmen für maschinelles Lernen für Zeitreihendaten.
- Implementierung, Test und Optimierung vorgeschlagener Modelle für maschinelles Lernen in einer großangelegten Umgebung.
- Enger Austausch mit dem Softwareengineering-Team zur Integration der vorgeschlagenen Modelle in die Hauptplattform.
Data Scientist / Machine Learning Engineer Arbeitgeber: Logmind
Kontaktperson:
Logmind HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Data Scientist / Machine Learning Engineer
✨Netzwerken ist der Schlüssel
Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit Fachleuten aus der Data Science und Machine Learning Community in Kontakt zu treten. Suche nach Gruppen oder Veranstaltungen, die sich auf diese Themen konzentrieren, und nimm aktiv daran teil, um wertvolle Kontakte zu knüpfen.
✨Praktische Erfahrungen sammeln
Beteilige dich an Open-Source-Projekten oder Hackathons, die sich mit maschinellem Lernen beschäftigen. Dies zeigt nicht nur deine Fähigkeiten, sondern gibt dir auch die Möglichkeit, praktische Erfahrungen zu sammeln und dein Portfolio zu erweitern.
✨Technische Fähigkeiten demonstrieren
Erstelle ein Projekt oder eine Fallstudie, die deine Kenntnisse in den geforderten Programmiersprachen und Analysetools zeigt. Teile deine Ergebnisse auf Plattformen wie GitHub, um potenziellen Arbeitgebern einen Einblick in deine Fähigkeiten zu geben.
✨Vorbereitung auf technische Interviews
Bereite dich auf technische Interviews vor, indem du häufige Fragen zu maschinellem Lernen und Datenanalyse übst. Nutze Plattformen wie LeetCode oder HackerRank, um deine Problemlösungsfähigkeiten zu verbessern und dich auf praktische Tests vorzubereiten.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Data Scientist / Machine Learning Engineer
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Verstehe die Unternehmensmission: Informiere dich über das Startup und seine Mission, unstrukturierte Maschinendaten zu verstehen. Dies hilft dir, deine Motivation im Bewerbungsschreiben klar darzustellen.
Hebe relevante Erfahrungen hervor: Betone in deinem Lebenslauf und Anschreiben deine praktische Erfahrung in den Bereichen Machine Learning, predictive analytics und Software Engineering. Nenne spezifische Projekte oder Technologien, mit denen du gearbeitet hast.
Technische Fähigkeiten betonen: Stelle sicher, dass du deine Kenntnisse in Programmiersprachen wie Python, Scala, Java und R sowie in Tools wie Elasticsearch, Spark und Hadoop klar darlegst. Dies kann durch konkrete Beispiele aus deiner bisherigen Arbeit geschehen.
Kommunikationsfähigkeiten zeigen: Zeige in deinem Anschreiben, dass du komplexe technische Themen verständlich erklären kannst. Dies ist besonders wichtig, da das Unternehmen jemanden sucht, der sowohl mit technischen als auch nicht-technischen Zielgruppen kommunizieren kann.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Logmind vorbereitest
✨Verstehe die Unternehmensmission
Informiere dich über die Mission des Unternehmens, um zu zeigen, dass du ihre Ziele verstehst und unterstützen möchtest. Dies hilft dir, deine Antworten auf die Werte und Bedürfnisse des Unternehmens abzustimmen.
✨Bereite praktische Beispiele vor
Sei bereit, konkrete Beispiele aus deiner bisherigen Erfahrung zu teilen, die deine Fähigkeiten in Machine Learning und Datenanalyse demonstrieren. Zeige, wie du Probleme gelöst und innovative Lösungen entwickelt hast.
✨Technische Fähigkeiten betonen
Stelle sicher, dass du deine Kenntnisse in relevanten Programmiersprachen und Tools wie Python, Scala oder R sowie deine Erfahrung mit Datenanalysetools hervorhebst. Bereite dich darauf vor, technische Fragen zu beantworten oder sogar kleine Programmieraufgaben zu lösen.
✨Kommunikationsfähigkeiten zeigen
Übe, komplexe technische Konzepte einfach und verständlich zu erklären. Dies ist besonders wichtig, da du möglicherweise mit nicht-technischen Stakeholdern kommunizieren musst. Zeige, dass du in der Lage bist, Brücken zwischen technischen und nicht-technischen Teams zu bauen.
