Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle Cloud-Datenpipelines für bahnbrechende wissenschaftliche Entdeckungen.
- Unternehmen: Microsoft Research mit Fokus auf KI für Wissenschaft.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, flexible Arbeitszeiten und Weiterbildungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Dynamisches Team mit interdisziplinärer Zusammenarbeit und großartigen Karrieremöglichkeiten.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Wissenschaft mit modernster Technologie und KI.
- Qualifikationen: MSc in Informatik oder verwandten Bereichen und Erfahrung in Python.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 10000 - 152500 € pro Jahr.
Bei Microsoft Research AI for Science glauben wir, dass Deep Learning das Potenzial hat, wissenschaftliche Modellierung und Entdeckung zu transformieren, was entscheidend ist, um die drängendsten Probleme der Gesellschaft zu lösen, einschließlich nachhaltiger Materialien und der Entdeckung neuer Medikamente. Für unsere Labore in Amsterdam (NL), London (UK), Cambridge (UK) und Berlin (DE) suchen wir einen hochmotivierten Daten- und Cloud-Ingenieur, der unserem Team für Dichtefunktionaltheorie (DFT) beitritt.
Aufgaben:
- Zusammenarbeit mit Fachexperten zur Umwandlung von Quantenchemiesoftware in großangelegte Cloud-Datenpipeline
- Organisation, Validierung und Speicherung großer wissenschaftlicher Datensätze und deren effiziente Bereitstellung für ML und Analyse
- Aufbau von Cloud-Infrastruktur mit Containern, Infrastruktur als Code und CI/CD für wiederholbare Bereitstellungen
- Sicherstellung von Zuverlässigkeit, Sicherheit und Effizienz durch Beobachtbarkeit, Incident Response und Kapazitätsplanung
Anforderungen:
- MSc in Informatik, Mathematik, Physik, Chemie oder einem verwandten Bereich
- Solide Python-Softwareentwicklung
- Erfahrung im Aufbau und Betrieb großangelegter, verteilter, fehlertoleranter Systeme und Datenpipelines
- Praktische Erfahrung mit Azure (bevorzugt) oder einer anderen großen Cloud, einschließlich Containern und Orchestrierung, Infrastruktur als Code und CI/CD
- Erfahrung mit agentischer Softwareentwicklung
- Fähigkeit, in einer interdisziplinären, kollaborativen Umgebung zu arbeiten, durch effektive Kommunikation technischer Konzepte an Nicht-Experten aus verschiedenen technischen Hintergründen
Wünschenswert:
- Vorherige Erfahrung in der Unterstützung großangelegter Rechenumgebungen, die für wissenschaftliche Forschung verwendet werden
- Erfahrung mit großangelegter Datengenerierung oder -akquise für maschinelles Lernen
- Vertrautheit mit Quantenchemie oder anderer wissenschaftlicher Simulationssoftware
- Erfahrung mit Datenspeicherung, Backup und Wiederherstellung sowie Cloud-Sicherheit
Vergütung:
- Datenengineering IC4 - Die typische Grundvergütung für diese Rolle in Deutschland liegt zwischen 90.100,00 € und 152.500,00 € pro Jahr.
- Datenengineering IC4 - Die typische Grundvergütung für diese Rolle in den Niederlanden liegt zwischen 78.800,00 € und 133.300,00 € pro Jahr.
- Datenengineering IC4 - Die typische Grundvergütung für diese Rolle im Vereinigten Königreich liegt zwischen 74.700,00 £ und 122.600,00 £ pro Jahr.
Data and cloud engineer for AI for Science in Berlin Arbeitgeber: Microsoft
Microsoft ist ein hervorragender Arbeitgeber, der eine inklusive Arbeitsumgebung fördert und seinen Mitarbeitern bedeutende Wachstums- und Entwicklungsmöglichkeiten bietet. Als Datacenter Security Operations Manager haben Sie die Möglichkeit, in einem dynamischen Team zu arbeiten, das sich auf die Sicherheit von kritischen Infrastrukturen konzentriert, während Sie gleichzeitig von umfangreichen Schulungsprogrammen und einer Kultur der Zusammenarbeit profitieren. Die Position bietet nicht nur ein wettbewerbsfähiges Gehalt, sondern auch die Chance, an der Spitze der Cloud-Technologie zu stehen und einen positiven Einfluss auf Milliarden von Menschen weltweit auszuüben.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Data and cloud engineer for AI for Science in Berlin 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 Microsoft 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 and cloud engineer for AI for Science in Berlin 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 and cloud engineer for AI for Science bei Microsoft gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Microsoft 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 Microsoft entscheidend sein!
