Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und optimiere ML-Modelle für reale industrielle Anwendungen.
- Arbeitgeber: beON, führendes IT-Beratungsunternehmen mit modernem Arbeitsumfeld.
- Mitarbeitervorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, leistungsbasierte Boni und Aufstiegsmöglichkeiten.
- Andere Informationen: Dynamisches Team mit Fokus auf digitale Transformation und innovative Lösungen.
- Warum dieser Job: Gestalte intelligente Systeme und verbessere Prozesse mit modernster Technologie.
- Gewünschte Qualifikationen: 3+ Jahre Erfahrung in der Entwicklung von ML-Modellen und starke Python-Kenntnisse.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 43200 - 72000 € pro Jahr.
beON ist ein führendes IT-Beratungsunternehmen mit Sitz in Deutschland, das modernste IT-Dienstleistungen und leistungsstarke Softwarelösungen für Unternehmenskunden anbietet. Wir sind auf die digitale Transformation, AI-Systemdesign, IT-Sicherheit und fortschrittliche hybride Cloud-Architekturen spezialisiert. Mit Hauptsitzen in Kiel und Düsseldorf sowie Büros in München, Berlin, Frankfurt, Hamburg, Wien, Lissabon und Hyderabad (Indien) fördern wir eine moderne, kollaborative und agile Arbeitskultur.
Als Data Science & Machine Learning Engineer bei beON arbeiten Sie an realen industriellen und unternehmerischen Anwendungsfällen – von der Modellierung von Sensor- und Prozessdaten bis hin zur Bereitstellung von KI-Modellen in Live-Umgebungen. Ihre Rolle trägt dazu bei, intelligente Systeme zu entwickeln, die Prozesse optimieren, die Qualität verbessern und die Effizienz steigern. Wir begrüßen Bewerber aus verschiedenen Datenwissenschaftsbereichen, die bereit sind, ihre Fähigkeiten in wirkungsvollen, produktionsreifen Lösungen anzuwenden.
Ihre Verantwortlichkeiten:
- Entwerfen und Optimieren von ML-Modellen für Zeitreihenprognosen, Anomalieerkennung und Computer Vision (z.B. Qualitätsinspektion)
- Anwenden fortgeschrittener Techniken wie LSTM, CNN, XGBoost, PCA, Clustering und erklärbare KI (z.B. SHAP, LIME)
- Analysieren von strukturierten und unstrukturierten Daten aus Betriebs- und Sensorsystemen
- Entwickeln und Pflegen robuster ML-Pipelines für Training, Validierung, Bereitstellung und Überwachung
- Zusammenarbeiten mit Dateningenieuren, Lösungsarchitekten und IoT/Edge-Teams, um eine skalierbare Integration sicherzustellen
- Verwenden von SQL und BI-Tools (z.B. Power BI), um große Datensätze vorzubereiten und zu visualisieren
- Arbeiten mit Cloud-Plattformen (z.B. AWS, Azure, GCP) für die Bereitstellung von Modellen und das Management des MLOps-Lebenszyklus
Ihr Profil:
- 3+ Jahre praktische Erfahrung in der Entwicklung und Bereitstellung von ML-Modellen in Produktionsumgebungen
- Starke Python-Kenntnisse und Erfahrung mit ML-Frameworks (z.B. scikit-learn, TensorFlow, PyTorch)
- Versiert in der Datenvorverarbeitung, Merkmalsengineering und Techniken zur Modellvalidierung
- Vertrautheit mit erklärbarer KI (XAI), Daten-Governance und ethischen KI-Prinzipien
- Solide SQL-Kenntnisse und Erfahrung mit BI/Dashboard-Tools wie Power BI
- Erfahrung mit cloudbasierten ML-Diensten (z.B. SageMaker, Azure ML, Vertex AI)
- Starke Kommunikationsfähigkeiten und die Fähigkeit, technische Ergebnisse sowohl technischen als auch geschäftlichen Stakeholdern zu erklären
Bevorzugte Qualifikationen:
- Erfahrung in Industrie 4.0, Fertigung oder Projekten zur Prozessautomatisierung
- Vertrautheit mit Echtzeit-/Streaming-Datenplattformen, Zeitreihendatenbanken und Tools wie Grafana
- Verständnis von MLOps-Pipelines und Tools für das automatisierte Management und die Bereitstellung von Modellen
- Erfahrung mit Orchestrierungstools wie Apache Airflow oder dbt
Bewerbungsprozess:
Bereit, den nächsten Schritt in Ihrer Karriere bei beON zu machen? Senden Sie Ihren Lebenslauf an careers@beon.net mit dem Betreff „Data Science & ML Engineer.“ Wir respektieren Ihre Zeit – kein Anschreiben erforderlich.
Data Science & Machine Learning Engineer (m/f/d) new Arbeitgeber: ON Consult GmbH
Kontaktperson:
ON Consult GmbH HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Data Science & Machine Learning Engineer (m/f/d) new
✨Netzwerken, Netzwerken, Netzwerken!
Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit Fachleuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Teile deine Projekte und Erfolge, um sichtbar zu werden und vielleicht sogar Empfehlungen zu erhalten.
✨Sei proaktiv!
Warte nicht nur auf Stellenanzeigen – kontaktiere Unternehmen direkt! Zeige dein Interesse an beON und frage nach möglichen Möglichkeiten, auch wenn sie gerade keine offenen Stellen haben.
✨Bereite dich auf technische Interviews vor!
Studiere gängige ML-Modelle und deren Anwendungen. Sei bereit, deine Ansätze zur Problemlösung zu erklären und zeige, dass du die neuesten Technologien und Trends im Bereich Data Science kennst.
✨Bewirb dich über unsere Website!
Wir empfehlen dir, dich direkt über unsere Website zu bewerben. So kannst du sicherstellen, dass deine Bewerbung die richtige Aufmerksamkeit erhält und du alle Informationen über die Stelle bekommst.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Data Science & Machine Learning Engineer (m/f/d) new
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Mach deinen Lebenslauf einzigartig: Dein Lebenslauf sollte nicht nur deine Erfahrungen auflisten, sondern auch zeigen, was dich besonders macht. Hebe relevante Projekte hervor, die deine Fähigkeiten im Bereich Data Science und Machine Learning demonstrieren.
Sei präzise und klar: Vermeide es, zu viele technische Begriffe zu verwenden, die nicht jeder versteht. Erkläre deine Erfahrungen und Fähigkeiten so, dass sie für alle nachvollziehbar sind, auch für Nicht-Techniker in unserem Team.
Zeige deine Leidenschaft: Lass uns wissen, warum du dich für Data Science und Machine Learning begeisterst! Teile Beispiele von Projekten oder Herausforderungen, die dir Spaß gemacht haben und wie du dabei gewachsen bist.
Bewirb dich über unsere Website: Wir empfehlen dir, dich direkt über unsere Website zu bewerben. So stellst du sicher, dass deine Bewerbung schnell und effizient bei uns ankommt. Wir freuen uns darauf, von dir zu hören!
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei ON Consult GmbH vorbereitest
✨Verstehe die Technologien
Mach dich mit den spezifischen Technologien und Tools vertraut, die in der Stellenbeschreibung erwähnt werden, wie Python, ML-Frameworks und Cloud-Plattformen. Zeige im Interview, dass du nicht nur die Theorie kennst, sondern auch praktische Erfahrungen hast.
✨Bereite konkrete Beispiele vor
Überlege dir einige konkrete Projekte oder Erfahrungen, die du in der Vergangenheit gemacht hast, und wie sie relevant für die Position sind. Sei bereit, über Herausforderungen zu sprechen, die du gemeistert hast, und welche Techniken du angewendet hast.
✨Kommunikation ist der Schlüssel
Da du technische Ergebnisse sowohl technischen als auch geschäftlichen Stakeholdern erklären musst, übe, komplexe Konzepte einfach und klar zu kommunizieren. Das zeigt, dass du nicht nur ein Experte bist, sondern auch gut im Team arbeiten kannst.
✨Fragen stellen
Bereite einige Fragen vor, die du dem Interviewer stellen kannst. Das zeigt dein Interesse an der Rolle und dem Unternehmen. Frage nach den aktuellen Projekten, den Herausforderungen im Team oder der Unternehmenskultur bei beON.