Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle innovative Datenlösungen für unser Produkt-Management im PLM.
- Unternehmen: Führendes Unternehmen im Bereich Produkt-Lifecycle-Management mit modernem Arbeitsumfeld.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, flexible Arbeitszeiten und Weiterbildungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Arbeite in einem dynamischen Team an verschiedenen Standorten.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft des Engineering mit spannenden Datenprojekten und Machine Learning.
- Qualifikationen: Erfahrung in Data Engineering und Kenntnisse in Machine Learning.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 45000 - 65000 € pro Jahr.
Aufgaben
- Einführung von Methoden und Tools des Data Engineerings für unsere Produkt-Management-Datenbanken im Rahmen des entwicklungszentrierten Product-Lifecycle-Managements (PLM)
- Entwicklung von intelligenten, skalierbaren, wiederverwendbaren und zuverlässigen Lösungen und Methoden für die Datenanalyse, -integration, -bereinigung und -verarbeitung
- Generierung von neuen Insights zusammen mit unseren Domänen- und Datenexperten (m/w/d) unserer Entwicklungsbereiche und Partner (m/w/d) Kategorie-Entwicklung, um diese mithilfe von Clustering- und Klassifikationsalgorithmen in informativere Datenstrukturen zu überführen
- Aufbau von Machine-Learning Modellen, insbesondere im Bereich Clustering, Klassifikation und Textanalyse
- Definition und Umsetzung von Anforderungen im Rahmen der Datenhaltungs- und Verarbeitungssysteme
- Unterstützung bei der automatischen Engineering-Datenbereitstellung für die Anwendungsfelder Collaborative Engineering und digitale Verwaltung von Produkt-Entwicklungsdaten
Die Stelle kann an den Standorten Kassel, Kiel, Unterlüß oder Hamburg besetzt werden.
PLM Engineering Data Engineer (m/w/d) Arbeitgeber: Rheinmetall AG
Als Arbeitgeber bieten wir Ihnen die Möglichkeit, in einem innovativen und dynamischen Umfeld zu arbeiten, das auf Teamarbeit und kontinuierliche Weiterbildung setzt. Unsere Standorte in Kassel, Kiel, Unterlüß und Hamburg zeichnen sich durch eine offene Unternehmenskultur aus, die Kreativität und persönliche Entwicklung fördert. Zudem profitieren Sie von flexiblen Arbeitszeiten und der Chance, an spannenden Projekten im Bereich Product-Lifecycle-Management mitzuwirken.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so PLM Engineering Data Engineer (m/w/d) erhalten könnten
✨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 Rheinmetall AG 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 PLM Engineering Data Engineer (m/w/d) 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 PLM Engineering Data Engineer (m/w/d) bei Rheinmetall AG gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Rheinmetall AG 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 Rheinmetall AG entscheidend sein!
