Finde einen Job 
Finde eine Ausbildung 
Top Arbeitgeber 
Top Universitäten 
Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Werde Machine Learning Engineer und arbeite an spannenden nationalen und internationalen Projekten.
- Arbeitgeber: Gestalte die Zukunft mit einem innovativen Unternehmen im Bereich Data & Analytics und Software Engineering.
- Mitarbeitervorteile: Genieße flexible Arbeitszeiten, individuelle Weiterbildung und ein starkes Teamgefühl.
- Warum dieser Job: Erlebe eine lebendige Kultur, in der der Mensch im Mittelpunkt steht und du aktiv Verantwortung übernimmst.
- Gewünschte Qualifikationen: Du solltest einen guten Hochschulabschluss und Erfahrung in der Datenanalyse sowie ML-Implementierung haben.
- Andere Informationen: Du wirst von einem Mentor begleitet und hast die Möglichkeit zur Zertifizierung in innovativen Technologien.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 43200 - 72000 € pro Jahr.
Bist du bereit, die Zukunft mitzugestalten? Dann bist du in unseren Bereichen Data & Analytics und Software Engineering genau richtig. Es erwarten dich anspruchsvolle Projekte in verschiedensten Branchen, modernste Technologien und die Zusammenarbeit mit führenden Tech-Companies wie AWS, Microsoft, Snowflake, Databricks und vielen weiteren. Gemeinsam mit dir wollen wir die Arbeitswelt von morgen verbessern.
Das erwartet dich bei uns
- Als Machine Learning Engineer arbeitest du in nationalen und internationalen Kundenprojekten
- Du erwirbst wertvolles Wissen durch gezielte Projekteinsätze und Training-on-the-Job
- Du erhälst eine individuelle Aus- und Weiterbildung in innovativen Technologien mit der Möglichkeit zur Zertifizierung
- In der Konzeption, Datenmodellierung sowie Implementierung arbeitest du in ausgesuchten nationalen und internationalen Kundenprojekten
- Du übernimmst in Deiner jeweiligen Projektrolle schnell Verantwortung
- Du bist aktiver Teil unserer interdisziplinären Machine Learning und AI-Community
- Du wirst in deiner individuellen Entwicklung durch einen Mentor begleitet
Das bringst du mit
- Einen guten bis sehr guten Abschluss in einem (Fach-)Hochschulstudium – Bachelor oder Master
- Praktische Erfahrung in der Analyse großer Datenmengen (z.B. in Python, R) sowie in der Implementierung, Optimierung, Überwachung und Verbesserung von ML-Modellen
- Erfahrungen in der Operationalisierung von Data Science und Machine Learning-Lösungen auf Cloud-Plattformen (AWS, Azure, GCP)
- Teamplayer sowie sehr gutes analytisches Denkvermögen und hohe Leistungsbereitschaft
- Sichere Kommunikation in Wort und Schrift (Deutsch, Englisch) sowie Flexibilität, Mobilität und Reisebereitschaft
Von uns für dich – deine Benefits
- Gelebte Kultur „Mensch im Mittelpunkt“
- Nachhaltige Projekte & Soziales Engagement
- Förderung von Diversität & Chancengleichheit
- Vertrauensvoller Teamspirit & Gestaltungsfreiheit
- Passgenaue Weiterentwicklung & Mentoring
- Flexibles Arbeiten & Work-Life Integration
- Corporate Benefits
- Mobiles Arbeiten
Deine Ansprechperson Bei Rückfragen
Melisa Sanli
Recruiting
Referenznummer: 2024-0172#J-18808-Ljbffr
Machine Learning Engineer (all genders) Arbeitgeber: msg
Kontaktperson:
msg HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Machine Learning Engineer (all genders)
✨Tip Nummer 1
Nutze dein Netzwerk! Sprich mit ehemaligen Kommilitonen oder Kollegen, die bereits in der Branche arbeiten. Sie können dir wertvolle Einblicke geben und möglicherweise sogar eine Empfehlung aussprechen.
✨Tip Nummer 2
Engagiere dich in Online-Communities oder Foren, die sich mit Machine Learning und Data Science beschäftigen. Dort kannst du dein Wissen erweitern und Kontakte knüpfen, die dir bei deiner Jobsuche helfen können.
✨Tip Nummer 3
Halte Ausschau nach Hackathons oder Wettbewerben im Bereich Machine Learning. Diese Veranstaltungen sind eine großartige Möglichkeit, praktische Erfahrungen zu sammeln und deine Fähigkeiten unter Beweis zu stellen.
✨Tip Nummer 4
Informiere dich über die neuesten Trends und Technologien im Bereich Machine Learning. Zeige in Gesprächen, dass du auf dem neuesten Stand bist und bereit bist, dich kontinuierlich weiterzuentwickeln.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Machine Learning Engineer (all genders)
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Verstehe die Anforderungen: Lies die Stellenbeschreibung sorgfältig durch und achte auf die geforderten Qualifikationen und Erfahrungen. Stelle sicher, dass du alle relevanten Punkte in deiner Bewerbung ansprichst.
Hebe deine technischen Fähigkeiten hervor: Betone deine praktischen Erfahrungen mit Datenanalyse und Machine Learning, insbesondere in Python oder R. Zeige auf, wie du ML-Modelle implementiert, optimiert und überwacht hast.
Zeige Teamfähigkeit und Flexibilität: Erwähne Beispiele aus deiner bisherigen Arbeit, die deine Teamarbeit und Flexibilität unter Beweis stellen. Dies ist besonders wichtig, da die Rolle interdisziplinäre Zusammenarbeit erfordert.
Motivationsschreiben: Verfasse ein überzeugendes Motivationsschreiben, in dem du erklärst, warum du an dieser Position interessiert bist und wie du zur Verbesserung der Arbeitswelt von morgen beitragen möchtest.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei msg vorbereitest
✨Bereite dich auf technische Fragen vor
Erwarte, dass dir Fragen zu deinen Erfahrungen mit Python, R und der Implementierung von ML-Modellen gestellt werden. Sei bereit, konkrete Beispiele aus deinen bisherigen Projekten zu nennen, um deine Fähigkeiten zu demonstrieren.
✨Zeige deine Teamfähigkeit
Da die Rolle einen starken Fokus auf Teamarbeit hat, solltest du Beispiele für erfolgreiche Zusammenarbeit in interdisziplinären Teams parat haben. Betone, wie du zur Lösung von Problemen beigetragen hast und welche Rolle du dabei gespielt hast.
✨Kommuniziere klar und präzise
Achte darauf, sowohl in Deutsch als auch in Englisch klar und verständlich zu kommunizieren. Übe, technische Konzepte einfach zu erklären, da dies zeigt, dass du nicht nur das Wissen hast, sondern es auch anderen vermitteln kannst.
✨Sei bereit, Verantwortung zu übernehmen
Die Position erfordert, dass du schnell Verantwortung übernimmst. Bereite dich darauf vor, Beispiele zu nennen, wo du in der Vergangenheit Verantwortung übernommen hast und welche Ergebnisse du erzielt hast. Das zeigt dein Engagement und deine Leistungsbereitschaft.
