Auf einen Blick
- Aufgaben: Arbeite an der Sicherstellung von Datenqualität für KI-Anwendungen und unterstütze innovative Projekte.
- Unternehmen: MANN+HUMMEL, ein führendes Unternehmen in der Filtrationstechnologie.
- Vorteile: Leistungsorientierte Vergütung, flexible Arbeitszeiten und umfangreiche Sozialleistungen.
- Weitere Informationen: Dynamisches Umfeld mit vielen Entwicklungsmöglichkeiten und spannenden Projekten.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der KI mit und mache einen echten Unterschied.
- Qualifikationen: Abschluss in Informatik oder verwandten Bereichen und Erfahrung in der Datenqualität.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 55000 - 70000 € pro Jahr.
Als AI Data Quality Specialist (m/w/d) spielen Sie eine Schlüsselrolle bei der Ermöglichung erfolgreicher KI-Lösungen in der MANN+HUMMEL Transportation. Sie fungieren als Verbindung zwischen den Geschäftsanwendern und den KI-Teams und helfen sicherzustellen, dass die für KI-Anwendungen verwendeten Daten vollständig, konsistent und für das Modelltraining sowie die produktive Nutzung geeignet sind.
Sie arbeiten eng mit Fachexperten, AI Product Owners, Data Engineers und Spezialisten für KI-Qualitätssicherung zusammen, um relevante Datenqualitätsprobleme zu identifizieren, deren zugrunde liegende geschäftliche, prozessuale oder systembezogene Ursachen zu verstehen und die Umsetzung nachhaltiger Verbesserungsmaßnahmen zu unterstützen. Durch Ihre Arbeit schaffen Sie die Datenbasis, die für zuverlässige und skalierbare KI-Lösungen erforderlich ist.
Ihre Verantwortlichkeiten:
- Zusammenarbeit mit Geschäftsanwendern, um zu verstehen, wie Daten erstellt, gepflegt, interpretiert und im täglichen Betrieb verwendet werden.
- Bewertung der Datenqualität, Nutzbarkeit, Vollständigkeit, Konsistenz und Genauigkeit für KI- und maschinelles Lernen-Anwendungsfälle.
- Identifizierung von relevanten Datenqualitätslücken und Analyse ihrer geschäftlichen, prozessualen oder systembezogenen Ursachen.
- Übersetzung geschäftlicher Datenpraktiken und Herausforderungen in klare, KI-spezifische Datenqualitätsanforderungen.
- Koordination und Abstimmung funktionsübergreifender Stakeholder zur Behebung von KI-bezogenen Datenqualitätsproblemen.
- Unterstützung bei der Vorbereitung, Validierung und kontinuierlichen Verbesserung von Datensätzen, die für das Training, Testen und die produktive Nutzung von KI-Modellen verwendet werden.
- Beitrag zur Definition von KI-spezifischen Datenqualitätsregeln, Validierungskriterien und Qualitätsmaßnahmen.
- Enge Zusammenarbeit mit AI Product Owners, Data Engineers, Spezialisten für KI-Qualitätssicherung und Fachexperten zur Lösung von Datenqualitätsherausforderungen.
- Dokumentation von Bewertungen, Ergebnissen, Verbesserungsmaßnahmen und Best Practices zur Gewährleistung von Transparenz und nachhaltiger Umsetzung.
- Durchführung von Wissensaustausch- und Schulungsaktivitäten zur Stärkung des Bewusstseins für KI-spezifische Datenqualitätsanforderungen in der gesamten Organisation.
Ihr Profil:
- Ausbildung: Bachelor-Abschluss in Informatik, Datenwissenschaft, Künstlicher Intelligenz, Ingenieurwesen, Informationsmanagement oder einem vergleichbaren Bereich.
- Erfahrung: Erfahrung in der KI-bezogenen Datenaufbereitung, Datenqualitätsbewertung, KI-Ermöglichung oder vergleichbaren datenfokussierten Rollen. Erfahrung in der engen Zusammenarbeit mit sowohl Geschäftsanwendern als auch technischen Teams in funktionsübergreifenden Umgebungen ist erforderlich.
- Fachkenntnisse: Verständnis dafür, wie strukturierte, semi-strukturierte und unstrukturierte Daten in KI- und maschinellen Lernanwendungen verwendet werden. Erfahrung in der Bewertung und Verbesserung der Datenqualität für KI-, Analytik-, digitale oder datengestützte Anwendungsfälle. Kenntnisse über gängige KI-Datenrisiken wie fehlende Informationen, inkonsistente Kennzeichnung, Datenverschiebung, Verzerrung und Datenleckage. Verständnis des KI/ML-Lebenszyklus mit besonderem Fokus auf Datenaufbereitung, Validierung und Überwachung. Grundkenntnisse in SQL und/oder Python für Dateninspektionen und Qualitätsbewertungen. Fähigkeit zu bewerten, ob Trainingsdaten und Betriebsdaten für KI-Anwendungen geeignet sind. Fähigkeit, Geschäftsprozesse und Datennutzung in umsetzbare, KI-relevante Erkenntnisse zu übersetzen. Erfahrung in der Zusammenarbeit über Geschäfts- und technische Funktionen innerhalb von Matrixorganisationen. Starke Kommunikationsfähigkeiten mit der Fähigkeit, KI-bezogene Datenanforderungen nicht-technischen Stakeholdern zu erklären. Erfahrung in der Validierung von KI-, ML- oder LLM-basierten Lösungen wird als großer Vorteil angesehen.
- Sprachkenntnisse: Fließende Englischkenntnisse sind erforderlich. Deutschkenntnisse sind von Vorteil.
- Persönlichkeit: Starke analytische Denkweise kombiniert mit fundiertem Geschäftsverständnis. Strukturierte, pragmatische und lösungsorientierte Arbeitsweise. Starke Kommunikations- und Kollaborationsfähigkeiten. Fähigkeit, Stakeholder ohne formale Autorität zu beeinflussen und abzustimmen. Komfortables Arbeiten in dynamischen und sich entwickelnden Umgebungen. Starke Priorisierungsfähigkeiten und die Fähigkeit, Komplexität in umsetzbare Lösungen zu verwandeln.
Diversität und Inklusion sind Teil unserer DNA. Wir wählen ausschließlich basierend auf dem besten Talent aus. Daher begrüßen wir Bewerbungen von allen Personen, unabhängig von Alter, Geschlecht, Herkunft, Ethnie, Behinderung oder anderen gesetzlich geschützten Merkmalen.
Wenn Sie Fragen zu dieser Stellenanzeige haben, steht Ihnen unser Rekrutierungsteam gerne zur Verfügung. Bitte beachten Sie, dass wir aus Datenschutzgründen keine Bewerbungen per E-Mail akzeptieren können. Bitte nutzen Sie stattdessen unser Online-Bewerbungsformular.
Sie arbeiten mit einem hohen Maß an Autonomie und Entscheidungsfreiheit. Leistungsorientierte Vergütung und umfassende Sozialleistungen. Flexible Arbeitszeiten/vertrauensbasierte Arbeitszeit, plus 30 Tage Urlaub. Hybrid-Arbeitsoption: 4 Tage Büro - 1 Tag Home (Kinder unter 12: 3 Tage Büro - 2 Tage Home). Jeder hat Talent: Unser Talentmanagementprozess unterstützt Ihre berufliche Entwicklung. Betriebseigenes Restaurant. Reservierte Plätze in einer nahegelegenen privaten Kindertagesstätte (für Kinder unter 3 und über 3 Jahren). Eine moderne betriebliche Altersvorsorge zur Ergänzung Ihrer gesetzlichen Rentenversicherung. Zusätzliche private Krankenversicherung (z.B. Zahnversicherung). Eine Vielzahl von Rabatten über unser Corporate Benefits Portal (z.B. auf Urlaube, Mode, Versicherungen usw.). Mobilitätsleistungen: Zuschuss zum Deutschlandticket, JobRad-Leasing und E-Ladestationen in der kostenlosen Firmenparkgarage mit einem Unternehmensladetarif.
Sind Sie voller Ideen? Sind Sie bereit, Verantwortung zu übernehmen und wirklich etwas zu erreichen? Dann stehen Ihnen unsere Türen offen. Dieses Unternehmen lebt seine Werte, gibt den Menschen die Freiheit, ihre eigene Initiative zu nutzen, und bietet viele spannende Entwicklungsmöglichkeiten und Projekte – all das erwartet Sie hier.
AI Data Quality Specialist (m/f/d) Arbeitgeber: Mann
MANN+HUMMEL ist ein hervorragender Arbeitgeber, der eine offene Unternehmenskultur und Teamgeist fördert. Mit flexiblen Arbeitszeiten, einer hybriden Arbeitsoption und umfangreichen Sozialleistungen, einschließlich einer betrieblichen Altersvorsorge und einem Inhouse-Restaurant, bietet das Unternehmen zahlreiche Vorteile für die Mitarbeiter. Zudem unterstützt MANN+HUMMEL die berufliche Weiterentwicklung durch ein gezieltes Talentmanagement und sorgt für ein ausgewogenes Verhältnis zwischen Beruf und Familie, was es zu einem attraktiven Arbeitsplatz in Speyer macht.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so AI Data Quality Specialist (m/f/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 Mann 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 Quality Specialist (m/f/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 Quality Specialist (m/f/d) bei Mann gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Mann 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 Mann entscheidend sein!
