Auf einen Blick
- Aufgaben: Leiten Sie die Datenextraktion, -kurierung und Qualitätsanalyse für hochwirksame Trainingssignale.
- Unternehmen: SAP ist ein führendes Unternehmen im Bereich Unternehmenssoftware mit einem starken Fokus auf Innovation.
- Vorteile: SAP bietet Gleichstellung bei der Beschäftigung und Unterstützung für Bewerber mit Behinderungen.
- Weitere Informationen: Erfahrung mit SAP-Datenstack und Cloud-nativen Pipelines ist von Vorteil.
- Warum dieser Job: Führen Sie innovative Projekte in einem dynamischen Umfeld mit modernsten Technologien.
- Qualifikationen: Erforderlich sind ein PhD oder Master in Informatik sowie 7+ Jahre Erfahrung in großen Datenumgebungen.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 80000 - 110000 € pro Jahr.
Verantwortlichkeiten
- Eigentum von Datenressourcen & Strategie: Eigenverantwortung für Pre-Training, Evaluierung und Metadaten einschließlich proprietärer, Open-Source- und synthetischer Datensätze. Vision entwickeln und umsetzen.
- End-to-End-Ausführung: Leitung der Datenextraktion, -kurierung und Qualitätsanalyse zur Erzeugung hochwirksamer Trainingssignale. Technische Prioritäten setzen und Arbeitspakete über Teams hinweg definieren, um qualitativ hochwertige Ergebnisse sicherzustellen.
- Partnerschaft fördern: Enge Zusammenarbeit mit Wissenschaftsleitern zur Definition von Datenanforderungen und zur gemeinsamen Gestaltung der Datensätze, die erforderlich sind, um die Modellfähigkeiten voranzutreiben. Starke Allianzen mit internen Daten- und Technologieanbietern aufbauen.
- Tiefgehende Datenanalyse: Datensätze erkunden und analysieren, um Muster, Randfälle und Qualitätsprobleme zu identifizieren, die die Modellentwicklung informieren.
- Datenarchitektur: Einfluss auf Entscheidungen zur Datenarchitektur nehmen, um einen nahtlosen Datenzugriff sowohl für das Modelltraining als auch für Produktionsumgebungen sicherzustellen.
Qualifikationen
- Bildung & Erfahrung: PhD oder Master-Abschluss in Informatik, KI oder einem verwandten Bereich, gefolgt von mehr als 7 Jahren Berufserfahrung in großangelegten Datenumgebungen.
- Funktionale Führung: Nachweisliche Erfolge bei der Leitung großangelegter, end-to-end technischer Projekte, idealerweise mit Daten- und Machine-Learning-Ergebnissen.
- SAP-Datenexpertise: Tiefes Verständnis der relationalen Geschäftsdaten von SAP, einschließlich wichtiger Geschäftsobjekte und zugrunde liegender Tabellenstrukturen. Fähigkeit, semantische Modelle (z.B. VDM, CDS, OData) zu navigieren und über fundierte Kenntnisse der komplexen Geschäftslogik und relationalen Schemata im Unternehmensumfeld zu verfügen.
- Datenengineering & SAP-Ökosystem: Umfassende Erfahrung mit Hochleistungsdatenbanken (SQL) und dem SAP-Datenstapel (z.B. BDC, HANA & BTP) sowie mit der Entwicklung von cloud-nativen Pipelines. Starke Python-Kenntnisse und idealerweise Erfahrung mit Wissensgraphen (einschließlich Technologien wie RDL).
- Machine Learning-Fähigkeiten: Solides ML-Wissen mit praktischer Erfahrung in der Lösung realer Probleme mit KI – idealerweise im tabellarischen Bereich.
- Organisatorischer Einfluss: Fähigkeit, Partnerschaften mit internen Technologieanbietern aufzubauen und technische Initiativen und Aufgabenpriorisierungen teamübergreifend zu leiten.
SAP setzt sich für die Werte der Chancengleichheit ein und bietet Barrierefreiheitsunterstützung für Bewerber mit körperlichen und/oder geistigen Behinderungen. Wenn Sie Unterstützung benötigen, um unsere Website zu navigieren oder Ihre Bewerbung abzuschließen, senden Sie bitte eine E-Mail an das Recruiting Operations Team (Careerssap) für Unterstützung oder besondere Hilfe.
AI Data Lead - SAP-RPT Model Family (f/m/d) Arbeitgeber: SAP
Arbeiten Sie bei SAP in Walldorf, wo Sie Zugang zu umfangreichen Ressourcen und Schulungen haben. Das Team fördert eine inklusive Kultur und setzt sich für Chancengleichheit ein. Profitieren Sie von flexiblen Arbeitszeiten und einem innovativen Arbeitsumfeld.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so AI Data Lead - SAP-RPT Model Family (f/m/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 SAP 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 Data Lead - SAP-RPT Model Family (f/m/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 AI Data Lead - SAP-RPT Model Family (f/m/d) bei SAP gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei SAP 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 SAP entscheidend sein!
