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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Du entwickelst innovative Machine Learning Services und automatisierst Geschäftsprozesse.
- Arbeitgeber: Wir sind ein modernes Unternehmen, das sich auf Data Science und NLP spezialisiert hat.
- Mitarbeitervorteile: Flexibles Arbeiten, Homeoffice-Möglichkeiten und zahlreiche Weiterbildungschancen warten auf dich.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Technologie mit kreativen Lösungen und arbeite in einem dynamischen Team.
- Gewünschte Qualifikationen: Abgeschlossenes Studium in Data Science oder verwandten Bereichen und Erfahrung mit Python und Deep Learning.
- Andere Informationen: Zentrale Lage, tolle Events und betriebliche Altersvorsorge inklusive!
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 43200 - 72000 € pro Jahr.
Data Scientist*in im Bereich Natural Language Processingdas ist dein Verantwortungsbereich:du baust den Bereich Data Science mit auf, automatisierst Geschäftsprozesse und lieferst den Kunden passende ErgebnisseErstellung von neuen Machine Learning Services mit Fokus auf Recommendation- und Ranking-Systeme, Informationsextraktion und Predictions, inkl. Konzeptionierung, Datenaufbereitung, Modelltraining und Vorbereitung für Go-livedu behältst den Überblick bei deinen Trainingsexperimenten mit modernen MLOps-Frameworksinhaltliche und technische Integration der Modelle in das Produkt unter Nutzung von Cloud-TechnologienInteresse für neueste Trends, wie ChatGPTdu arbeitest gerne mit anderen Teams, wie dem Produktmanagement und Entwicklern zusammendas bringst du mit:ein erfolgreich abgeschlossenes Studium (Data Science, Informatik, Mathematik, Physik oder ähnlich)erste praktische Erfahrungen im Bereich Data Science, vorrangig Ranking- und Empfehlungssystemegute Kenntnisse in Python Data Science Stack (Pandas, SKLearn, SciPy) und Erfahrung mit Deep Learning Frameworks (Pytorch, Tensorflow)Kreativität bei der Anwendung neuer Algorithmen zur Optimierung der Produkteden Willen interdisziplinär zu arbeitensehr gute Deutsch- und Englischkenntnissedarauf kannst du dich freuen:abwechslungsreiche und herausfordernde Aufgabenagiles Arbeiten in einem flexiblen ArbeitszeitmodellMöglichkeit, remote von zu Hause aus zu arbeiten (1x pro Woche) oder zusätzliche Urlaubstage warten auf dichpersönlich zugeschnittene Entwicklungs- und Weiterbildungsmöglichkeitenfreundliches und modernes Bürogebäude in zentraler Lage mit ausgezeichneter Verkehrsanbindung, das Deutschlandticket gibt es obendraufzahlreiche Events zum Feiern und Netzwerkenbetriebliche Altersvorsorge, Gutscheine, Sonderkonditionen in Fitness-Studios und bei weiteren Partnerndein Weg zum Job:Kontaktiere Katharina Seitze: seitz@trovera.de** Selbstverständlich behandeln wir Deine Bewerbung diskret und vertraulich. #J-18808-Ljbffr
Data Scientist / Machine Learning Engineer (gn) Arbeitgeber: Online-Company
Kontaktperson:
Online-Company HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Data Scientist / Machine Learning Engineer (gn)
✨Tip Nummer 1
Nutze dein Netzwerk! Sprich mit ehemaligen Kommilitonen oder Kollegen, die bereits in der Data Science Branche arbeiten. Sie können dir wertvolle Einblicke geben und möglicherweise sogar eine Empfehlung für uns aussprechen.
✨Tip Nummer 2
Bleibe auf dem neuesten Stand der Technologien und Trends im Bereich Machine Learning und Natural Language Processing. Besuche Webinare oder Konferenzen, um dein Wissen zu erweitern und gleichzeitig Kontakte zu knüpfen.
✨Tip Nummer 3
Zeige deine Projekte! Erstelle ein Portfolio, das deine Erfahrungen mit Python, Deep Learning und MLOps-Frameworks präsentiert. Dies kann dir helfen, dich von anderen Bewerbern abzuheben und deine praktischen Fähigkeiten zu demonstrieren.
✨Tip Nummer 4
Bereite dich gut auf das Vorstellungsgespräch vor, indem du dich mit unseren Produkten und Dienstleistungen vertraut machst. Überlege dir, wie du deine Kenntnisse in Recommendation- und Ranking-Systemen konkret in unsere Projekte einbringen kannst.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Data Scientist / Machine Learning Engineer (gn)
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Verstehe die Anforderungen: Lies die Stellenbeschreibung sorgfältig durch und achte auf die spezifischen Anforderungen und Verantwortlichkeiten. Stelle sicher, dass du alle geforderten Qualifikationen und Erfahrungen in deiner Bewerbung ansprichst.
Betone relevante Erfahrungen: Hebe deine praktischen Erfahrungen im Bereich Data Science hervor, insbesondere in Bezug auf Ranking- und Empfehlungssysteme. Verwende konkrete Beispiele, um deine Fähigkeiten in Python und den Data Science Stack zu demonstrieren.
Motivationsschreiben: Verfasse ein überzeugendes Motivationsschreiben, in dem du erklärst, warum du dich für diese Position interessierst und wie deine Kreativität und interdisziplinäre Arbeitsweise zur Weiterentwicklung des Unternehmens beitragen können.
Prüfe deine Unterlagen: Bevor du deine Bewerbung einreichst, überprüfe alle Dokumente auf Vollständigkeit und Richtigkeit. Achte darauf, dass dein Lebenslauf aktuell ist und alle relevanten Informationen enthält.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Online-Company vorbereitest
✨Verstehe die Anforderungen der Stelle
Mach dich mit den spezifischen Aufgaben und Verantwortlichkeiten eines Data Scientists im Bereich Natural Language Processing vertraut. Überlege dir, wie deine bisherigen Erfahrungen und Fähigkeiten in diese Rolle passen.
✨Bereite praktische Beispiele vor
Sei bereit, konkrete Projekte oder Erfahrungen zu teilen, die deine Kenntnisse in Python, Machine Learning und Deep Learning Frameworks demonstrieren. Zeige, wie du kreative Lösungen für Probleme gefunden hast.
✨Zeige Interesse an aktuellen Trends
Informiere dich über die neuesten Entwicklungen im Bereich Data Science, insbesondere über Technologien wie ChatGPT. Diskutiere, wie diese Trends in die Arbeit des Unternehmens integriert werden könnten.
✨Betone Teamarbeit und interdisziplinäre Zusammenarbeit
Hebe hervor, wie wichtig dir die Zusammenarbeit mit anderen Teams ist. Bereite Beispiele vor, in denen du erfolgreich mit Produktmanagern oder Entwicklern zusammengearbeitet hast, um gemeinsame Ziele zu erreichen.
