Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle innovative Quantumlösungen und arbeite an spannenden Projekten mit Quantencomputern.
- Unternehmen: Führendes Unternehmen im Bereich Quantencomputing mit einem dynamischen Team.
- Vorteile: Flexible Arbeitszeiten, Weiterbildungsmöglichkeiten und Zugang zu spannenden Projekten.
- Weitere Informationen: Mentoring für Junior-Kollegen und zahlreiche Networking-Möglichkeiten.
- Warum dieser Job: Sei Teil der Zukunft des Quantencomputings und forme die Technologie von morgen.
- Qualifikationen: Master in Physik, Mathematik oder Informatik; Erfahrung in Quantensoftware und Python.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 59400 - 72600 € pro Jahr.
Als Quantum Application Developer entwirfst und implementierst Du Softwarelösungen für rechnerische Probleme, die auf Quantencomputern gelöst oder mit Quantenschaltkreisen simuliert werden können. Du nutzt Open-Source Tools und Quanten-SDKs, um Deine Lösung auf Quantenhardware zu integrieren. Als Teil unseres internationalen Teams wirst Du unsere Kunden bei der erfolgreichen Entwicklung und Implementierung komplexer Lösungen für Optimierungsprobleme, Machine Learning Aufgaben oder Simulationen auf Quantencomputern unterstützen.
Aufgaben:
- Entwicklung und Implementierung von Quantumlösungen unter Einsatz von Quantencomputern in der Cloud oder mithilfe von quanteninspirierten Algorithmen entsprechend den Anforderungen unserer Kunden.
- Identifikation und Analyse von Problemen im Kontext von Quantenalgorithmen.
- Beitrag zum Wissensaufbau der Quantencomputingcommunity und Stärkung des Profils von Reply als Experte in Quantencomputing.
- Entwicklung und Wartung von Modellen, Pipelines, APIs und interaktiven Anwendungen.
- Enger Austausch mit unseren Kunden zur Analyse ihrer Probleme im Kontext von Quantenanwendungen.
- Arbeiten über verschiedene Technologie-Stacks hinweg, z. B. Azure Quantum, AWS Braket, proprietäre Plattformen.
- Mentoring von Junior-Kolleg:innen im Bereich KI und Wissenstransfer innerhalb des Teams.
Benefits:
- Regelmäßige Weiterbildungsmöglichkeiten in Algorithmen, technischer Neuentwicklung und Cloud-Architektur.
- Zugang zu branchenübergreifenden Projekten, z. B. Banken, Versicherungen, Automotive, Einzelhandel.
- Kooperationen mit führenden Partnern in Cloud, AI/ML und Hardwareherstellern.
- Arbeit in einer offenen, flachen Umgebung innerhalb eines breiten Reply-Netzwerks.
- Flexible Arbeitsumgebung zwischen Kundenprojekten, Reply-Büro und Remote-Arbeit.
Stellenanforderungen:
- Masterabschluss in Physik, Mathematik, Informatik oder ähnlichem; Promotion vorteilhaft.
- Gutes Verständnis der Konzepte und mathematischen Werkzeuge der Quantenalgorithmen.
- Erfahrung in der Entwicklung von Quantensoftware, z.B. mit Qiskit, Pennylane, Ocean oder ähnlichem.
- Gute Kenntnisse in Python und grundlegende Erfahrung in der Softwareentwicklung.
- Vertrautheit mit Cloudcomputing-Umgebungen wie AWS oder Azure.
- Praktische Erfahrung mit agilen Entwicklungsmethoden wie Scrum, Kanban.
- Exzellente schriftliche und mündliche Kommunikationsfähigkeiten in Deutsch und Englisch.
Machine Learning Reply bietet maßgeschneiderte End-to-End-Lösungen im Data-Science-Bereich an, die den gesamten Projektlebenszyklus abdecken – von der initialen Strategieberatung über die Datenarchitektur bis hin zur Datenverarbeitung und Qualitätssicherung unter Verwendung von Machine-Learning-Algorithmen.
Data Scientist (m/f/d) (18) in München Arbeitgeber: Machine Learning Reply
Als Cloud Engineer in unserem dynamischen, internationalen Team profitieren Sie von einer offenen und unterstützenden Arbeitskultur, die Innovation und Zusammenarbeit fördert. Wir bieten Ihnen nicht nur wettbewerbsfähige Gehälter und flexible Arbeitszeiten, sondern auch zahlreiche Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung und Weiterbildung, um Ihre Karriere im Bereich Cloud-Technologien voranzutreiben. Arbeiten Sie an spannenden Projekten und gestalten Sie die digitale Zukunft mit uns!
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Data Scientist (m/f/d) (18) in München 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 Machine Learning Reply 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 Data Scientist (m/f/d) (18) in München 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 Data Scientist (m/f/d) (18) bei Machine Learning Reply gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Machine Learning Reply 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 Machine Learning Reply entscheidend sein!
