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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Leite die Entwicklung von SAP-RPT-Modellen für komplexe Unternehmensdaten.
- Arbeitgeber: SAP, ein führendes Unternehmen in der Softwareentwicklung mit globaler Reichweite.
- Mitarbeitervorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, Gesundheitsleistungen und kontinuierliche Weiterbildung.
- Andere Informationen: Flexible Arbeitsmodelle und ein inklusives Arbeitsumfeld.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft von KI in einem dynamischen und unterstützenden Team.
- Gewünschte Qualifikationen: PhD oder Master in Informatik mit 5+ Jahren Erfahrung in maschinellem Lernen.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 75000 - 95000 € pro Jahr.
Wir helfen der Welt, besser zu laufen. Bei SAP halten wir es einfach: Sie bringen Ihr Bestes zu uns, und wir bringen das Beste in Ihnen zum Vorschein. Die Arbeit ist herausfordernd – aber sie zählt. Sie finden einen Ort, an dem Sie Sie selbst sein können, Ihr Wohlbefinden priorisieren und wirklich dazugehören können.
Was Sie tun werden:
- Als Applied Senior/Staff Scientist werden Sie die Mission leiten, die SAP-RPT-Modellfamilie zu Experten für strukturierte Geschäftsdaten weiterzuentwickeln.
- Sie passen unsere Grundmodelle an die einzigartigen Komplexitäten realer SAP-Anwendungen an.
- Sie überbrücken die Kluft zwischen Forschungsscientists, die sich auf Modellarchitektur konzentrieren, und Datenexperten.
- Dies ist eine praktische Rolle, in der Sie direkt die Techniken implementieren, die es unseren Modellen ermöglichen, die Komplexität relationaler Schemata und Unternehmenslogik zu navigieren.
Was Sie mitbringen:
- PhD oder Master-Abschluss in Informatik, Künstlicher Intelligenz oder anderen relevanten Disziplinen mit mehr als 5 Jahren Berufserfahrung in der Entwicklung von Machine-Learning-Modellen.
- Starke Erfahrung mit den Datenmodellen und der Geschäftslogik von Unternehmensanwendungen, die auf relationalen Daten basieren, idealerweise S/4HANA.
- Nachgewiesene praktische Erfahrung in der Entwicklung prädiktiver Anwendungsfälle mit tabellarischen Daten in einer Rolle als Data Scientist.
- Kenntnisse in Deep Learning und Transformer-Architekturen sowie starke Software-Engineering-Fähigkeiten in Python.
- Starke Kommunikations- und Teamfähigkeiten, um effektiv in interkulturellen Teams zu arbeiten.
Bei SAP sind wir einzigartig positioniert, um die nächste Welle der KI zu führen, indem wir Intelligenz direkt in die Geschäftsprozesse einfließen lassen, die die Welt antreiben. Unser Team hat die Mission, Foundation Models für strukturierte Daten zu entwickeln.
Wir gewinnen durch Inklusion. Die Kultur der Inklusion bei SAP, der Fokus auf Gesundheit und Wohlbefinden sowie flexible Arbeitsmodelle sorgen dafür, dass jeder – unabhängig von seinem Hintergrund – sich einbezogen fühlt und sein Bestes geben kann.
Applied Senior/Staff Scientist with SAP S/4 Domain Expertise (T3/T4) (f/m/d) Arbeitgeber: SAP
Kontaktperson:
SAP HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Applied Senior/Staff Scientist with SAP S/4 Domain Expertise (T3/T4) (f/m/d)
✨Tipp Nummer 1
Netzwerken ist der Schlüssel! Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit Leuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Frag nach ihren Erfahrungen und Tipps – das kann dir helfen, einen Fuß in die Tür zu bekommen.
✨Tipp Nummer 2
Bereite dich auf Vorstellungsgespräche vor, indem du häufige Fragen übst und deine Antworten an die spezifischen Anforderungen der Stelle anpasst. Zeig, dass du nicht nur die technischen Fähigkeiten hast, sondern auch die Business-Intuition, die für die Rolle wichtig ist.
✨Tipp Nummer 3
Sei proaktiv! Wenn du eine interessante Stelle siehst, bewirb dich direkt über unsere Website. Warte nicht darauf, dass die Dinge zu dir kommen – zeig Initiative und Interesse!
✨Tipp Nummer 4
Mach dich mit den neuesten Trends in der KI und im maschinellen Lernen vertraut. Zeig in Gesprächen, dass du am Puls der Zeit bist und bereit, innovative Lösungen zu entwickeln, die SAP voranbringen.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Applied Senior/Staff Scientist with SAP S/4 Domain Expertise (T3/T4) (f/m/d)
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Mach es persönlich!: Zeig uns, wer du wirklich bist! Verwende in deinem Anschreiben eine persönliche Note und erzähle uns von deinen Erfahrungen und deiner Motivation. Das hilft uns, dich besser kennenzulernen.
Sei präzise und klar!: Halte deine Bewerbung klar und strukturiert. Vermeide lange Schachtelsätze und komm direkt auf den Punkt. Wir schätzen es, wenn du deine Qualifikationen und Erfahrungen übersichtlich darstellst.
Pass auf die Details auf!: Achte darauf, dass deine Bewerbung fehlerfrei ist. Rechtschreibfehler oder ungenaue Informationen können einen schlechten Eindruck hinterlassen. Lass jemanden Korrektur lesen, bevor du es abschickst!
Bewirb dich über unsere Website!: Der einfachste Weg, um Teil unseres Teams zu werden, ist, dich direkt über unsere Website zu bewerben. So stellst du sicher, dass deine Bewerbung an die richtige Stelle gelangt und wir sie schnell bearbeiten können.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei SAP vorbereitest
✨Verstehe die SAP-RPT Modelle
Mach dich mit den SAP-RPT Modellen vertraut, bevor du zum Interview gehst. Überlege dir, wie deine Erfahrungen und Fähigkeiten in die Weiterentwicklung dieser Modelle einfließen können. Zeige, dass du die Komplexität von relationalen Daten verstehst und bereit bist, diese Herausforderungen anzugehen.
✨Bereite konkrete Beispiele vor
Denke an spezifische Projekte oder Erfahrungen, die deine Fähigkeiten im Bereich maschinelles Lernen und Datenmodellierung demonstrieren. Sei bereit, über deine Erfolge zu sprechen und wie du Probleme gelöst hast, insbesondere in Bezug auf S/4HANA und verwandte Technologien.
✨Kommunikation ist der Schlüssel
Da die Rolle viel Zusammenarbeit erfordert, solltest du deine Kommunikationsfähigkeiten betonen. Übe, komplexe technische Konzepte einfach zu erklären, damit du zeigen kannst, dass du in interdisziplinären Teams effektiv arbeiten kannst.
✨Zeige deine Leidenschaft für kontinuierliches Lernen
SAP legt großen Wert auf persönliches Wachstum und ständige Weiterbildung. Teile deine Erfahrungen mit neuen Technologien oder Methoden, die du gelernt hast, und erkläre, wie du diese in deiner Arbeit angewendet hast. Das zeigt, dass du proaktiv bist und immer nach Möglichkeiten suchst, dich weiterzuentwickeln.