Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle KI-Systeme zur Datenanalyse und -transformation in herausfordernden Umgebungen.
- Unternehmen: Innovatives Unternehmen mit Fokus auf KI und Datenwissenschaft.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, flexible Arbeitszeiten, 30 Tage Urlaub und Weiterbildungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Remote oder hybrides Arbeiten mit kurzen Entscheidungswegen und direktem Austausch.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Datenanalyse und arbeite an spannenden Projekten.
- Qualifikationen: Studium oder Erfahrung in Informatik, Data Science oder verwandten Bereichen.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 62000 - 72000 € pro Jahr.
Darum geht es
Du willst KI dort einsetzen, wo Daten unvollständig und schlecht dokumentiert sind?
Als AI/ML Engineer bei nodeline entwickelst du Analyse- und Agentensysteme, die daraus belastbare Vorschläge für Datenmigration und -transformation ableiten.
Bei gewachsenen Systemen ist oft unklar, was Felder, Tabellen und Beziehungen tatsächlich bedeuten.
Dokumentation fehlt, Benennungen sind kryptisch und Wissen steckt in Köpfen statt in Spezifikationen.
Du gehst das Problem aus zwei Richtungen an: textbasiert über Benennungen und Strukturen sowie datenbasiert über Verteilungen, Kardinalitäten, Formate und referenzielle Muster.
Darauf baut ein Agentensystem auf, das die Analysen zusammenführt.
Ein Grundsatz ist dabei zentral: Das System muss sichtbar machen, was es nicht weiß.
Konfidenz und Unsicherheit sind Teil des Entwurfs, damit Menschen gerade in regulierten Umfeldern fundiert entscheiden können.
- Deine Aufgaben
- Datenverständnis: aus Schema, Metadaten und Dateninhalt Semantik ableiten
- Schema Matching & Profiling: statistische Muster, Embeddings, Ähnlichkeiten, Heuristiken und vortrainierte Modelle kombinieren
- Agentensysteme: Implementieren von Agenten und Agentenorchestrierung
- Konfidenz & Unsicherheit: Unsicherheit modellieren und menschliche Entscheidungen unterstützen
- Evaluation: Qualität auch ohne vollständige Ground Truth belastbar bewerten
- Production AI: Modelle und Analyseverfahren produktionsfähig integrieren, testen und weiterentwickeln
- Datenrealität: mit anonymisierten, synthetischen oder direkt in Kundenumgebungen verfügbaren Daten arbeiten, wenn Daten das Unternehmen nicht verlassen dürfen
- Dein Profil
Fachlich
- Studium der (Wirtschafts-)Informatik, Data Science, Mathematik, eines vergleichbaren technischen Fachs oder entsprechende praktische Erfahrung
- Erfahrung damit, Modelle oder ML-Komponenten in Produktion zu bringen
- sichere Python-Praxis auf produktionsfähigem Niveau
- Erfahrung mit wenig oder ohne Trainingsdaten: z. B. Zero-/Few-Shot, Embeddings, semantische Ähnlichkeit, statistische Verfahren und Heuristiken
- Erfahrung mit Evaluation ohne vollständige Ground Truth
- LLM-Integration über Prompting hinaus: Tool Calling, strukturierte Ausgaben, Umgang mit Nicht-Determinismus und dessen Testbarkeit
- solides Verständnis von Datenbanken und Datenmodellierung
- Deutsch und Englisch mindestens auf B2-Niveau, sicher in der mündlichen und schriftlichen Kommunikation
Wie du arbeitest
- experimentell und ergebnisoffen in der Analyse, sauber und robust bei produktiven Systemen
- eigenverantwortlich, strukturiert und mit kritischem Blick auf Ergebnisse
- praktische Erfahrung mit Coding Agents oder ernsthafte Neugier auf deren produktiven Einsatz
- Dokumentation so, dass Wissen übergabefähig bleibt
Hilfreich, aber kein Muss
- Schema Matching, Entity Resolution, Data Profiling oder semantische Typinferenz, Datenmigrationen oder ETL, Agenten-Frameworks und deren Grenzen, synthetische oder anonymisierte Daten sowie Erfahrung in Industrie, Medical oder Finance.
- Das erwartet dich
- 62.000–72.000 € brutto/Jahrbei Vollzeit, abhängig von deiner Erfahrung
- Remote oder hybridmit Büro in Karlsruhe
- 30 Tage Urlaubund flexible Arbeitszeiten
- Temporäres Arbeiten aus dem EU-Auslandnach Absprache
- Zeit für deine Weiterentwicklung:½ Tag pro Woche ist fest für fachliches Lernen und Vertiefung reserviert, wenn es die Auslastung zulässt, ein ganzer Tag.
- Kurze Entscheidungswegeund direkter Austausch mit den Gründern und dem Engineering-Team
- Mit dem Unternehmen wachsen: Entwickle deinen Verantwortungsbereich entsprechend deiner Stärken und Interessen weiter
Wir bauen bewusst keine Silo-Rollen: Jede Person verantwortet ihren Bereich, versteht das Gesamtprodukt und unterstützt das Team.
Agenten nehmen Arbeit ab, aber nicht die Verantwortung.
Wir freuen uns über Bewerbungen unabhängig von Geschlecht, Alter, ethnischer Herkunft, Behinderung, Religion oder Weltanschauung sowie sexueller Identität.
Datenschutz: Informationen zur Verarbeitung deiner personenbezogenen Daten im Rahmen unseres Bewerbungsverfahrens findest du hier
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AI/ML Engineer (m/w/d) in Karlsruhe Arbeitgeber: Nodeline GmbH
nodeline ist ein hervorragender Arbeitgeber, der innovative Lösungen im Bereich KI und Datenanalyse bietet. Mit einem flexiblen Arbeitsumfeld in Karlsruhe, das Remote- und Hybridoptionen umfasst, fördern wir eine offene und experimentelle Arbeitskultur, in der Mitarbeiter ihre Fähigkeiten weiterentwickeln können. Unsere flachen Hierarchien ermöglichen einen direkten Austausch mit den Gründern und dem Engineering-Team, während wir gleichzeitig Wert auf individuelle Verantwortungsbereiche legen, die sich an den Stärken und Interessen unserer Mitarbeiter orientieren.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so AI/ML Engineer (m/w/d) in Karlsruhe 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 Nodeline GmbH 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/ML Engineer (m/w/d) in Karlsruhe 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/ML Engineer (m/w/d) bei Nodeline GmbH gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Nodeline GmbH 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 Nodeline GmbH entscheidend sein!
