Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle KI-gestützte Analysen und unterstütze Geschäftsentscheidungen mit vertrauenswürdigen Daten.
- Unternehmen: Intersnack, ein führendes Unternehmen für Snacks in Europa mit innovativer IT-Abteilung.
- Vorteile: Flexibles Arbeiten, internationale Zusammenarbeit und die Möglichkeit, echte Veränderungen zu bewirken.
- Weitere Informationen: Wachstumschancen in einem dynamischen, internationalen Umfeld.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Datenanalyse und arbeite an spannenden KI-Projekten.
- Qualifikationen: Erfahrung in Datenarchitektur, SQL und KI-gestützten Anwendungen.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 59400 - 72600 € pro Jahr.
Intersnack baut eine moderne KI- und Datenbasis auf, und diese Rolle ist entscheidend dafür, dass diese Grundlage für die Menschen, die täglich darauf angewiesen sind, sinnvoll wird. Als unser KI-Ingenieur für Analytik und Endbenutzer-Insights werden Sie die Lücke zwischen der Unternehmensdatenarchitektur und den Geschäftsanwendern überbrücken, die auf vertrauenswürdige, umsetzbare Informationen angewiesen sind, um Entscheidungen zu treffen.
Sie werden in das KI-Programm berichten und mit den Bereichen Beschaffung, Produktion und Vertrieb zusammenarbeiten, um KI-gestützte Berichterstattung zu liefern, die von den Geschäftsteams verstanden, vertraut und genutzt werden kann.
Sie werden Teil eines internationalen, kollaborativen Teams, das etwas wirklich Neues aufbaut: eine moderne, KI-gestützte Analytik, die bestehende Berichterstattung ergänzt und echte Geschäftsentscheidungen unterstützt. Diese Rolle bietet Ihnen erhebliche Autonomie, um zu gestalten, wie KI in die täglichen Arbeitsabläufe von Kollegen in verschiedenen Funktionen und Ländern eingeführt wird.
Ihr Fokus liegt sowohl auf Architektur als auch auf der Akzeptanz, indem Sie eng mit den Geschäftspartnern zusammenarbeiten, um zu definieren, wie gute Ergebnisse aussehen, und dann die Pipelines und Modelle zu erstellen, um dorthin zu gelangen.
Was Sie tun werden:
- Entwerfen und Implementieren von entkoppelten Datenversorgungsketten, um sicherzustellen, dass qualitativ hochwertige Daten die Analytik- und KI-Systeme erreichen.
- Implementieren und Dokumentieren von Geschäftszielen (KPIs) gemäß den Vorgaben der Geschäftspartner.
- Erstellen und Pflegen einer semantischen Schicht, die die Generierung von KI-basierten Erkenntnissen ermöglicht.
- Leiten der Erweiterung bestehender BI-Berichterstattung mit KI-unterstützter, RAG-gesteuerter Analytik.
- Entwickeln und Pflegen von Datenmodellen, Transformationen und Pipelines mit branchenüblichen Werkzeugen.
- Exponieren von Datenressourcen und KI-Diensten über gut gestaltete APIs.
- Handeln als Coach und Ermöglicher für Geschäftsanwender und Bürgeranalysten.
- Einbetten von Sicherheitsprinzipien in alle Analytik- und KI-Ressourcen.
- Zusammenarbeiten mit IT, Daten, Sicherheit und Geschäftsbereichen, um sicherzustellen, dass die Analytik-Ausgaben reguliert und konform sind.
Erforderliche Qualifikationen:
- Nachgewiesene Erfahrung im Entwerfen und Implementieren von mehrschichtigen Datenarchitekturen.
- Starke Kenntnisse in SQL und mindestens einer Skript- oder Transformationssprache.
- Praktische Erfahrung mit Prompt Engineering und Vektor-Speichern.
- Kenntnisse in BI- und Analytik-Plattformen.
- Vertrautheit mit Microsoft Azure und/oder AWS-Daten- und KI-Diensten.
- Fähigkeit, mit nicht-technischen Geschäftsanwendern zu kommunizieren.
- Gutes Verständnis der Grundlagen der KI-Sicherheit.
Wichtiger Hinweis: Ein gültiges Arbeits- und Aufenthaltsvisum ist für Nicht-EU-Bewerber erforderlich.
AI Engineer - Analytics & End-User Insights Arbeitgeber: Remotely
Akkodis ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern in Esslingen am Neckar eine spannende Karriere im Bereich Softwarequalität bietet. Mit einem starken Fokus auf Teamarbeit, Diversität und einer ausgewogenen Work-Life-Balance fördert das Unternehmen die persönliche und berufliche Weiterentwicklung seiner Mitarbeiter durch vielseitige Weiterbildungsmöglichkeiten und ein globales Netzwerk. Zudem profitieren die Angestellten von flexiblen Arbeitsmodellen, attraktiven Sozialleistungen und einem inspirierenden Arbeitsumfeld, das Innovation und Kreativität anregt.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so AI Engineer - Analytics & End-User Insights 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 Remotely 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 Engineer - Analytics & End-User Insights 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 Engineer - Analytics & End-User Insights bei Remotely gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Remotely 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 Remotely entscheidend sein!
