Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle innovative KI-Modelle für strukturierte Geschäftsdaten und führe spannende wissenschaftliche Experimente durch.
- Unternehmen: SAP, ein führendes Unternehmen im Bereich Unternehmenssoftware mit globaler Reichweite.
- Vorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, Gesundheitsleistungen, flexible Arbeitsmodelle und kontinuierliche Weiterbildung.
- Weitere Informationen: Vielfältige Entwicklungsmöglichkeiten in einem inklusiven und unterstützenden Arbeitsumfeld.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der KI und löse reale Geschäftsprobleme in einem dynamischen Team.
- Qualifikationen: Doktorat oder Master in Informatik, 5+ Jahre Erfahrung in maschinellem Lernen und SAP-Daten.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 49500 - 60500 € 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 hervor. Wir sind Entwickler, die über 20 Branchen und 80 % des globalen Handels berühren, und wir benötigen Ihre einzigartigen Talente, um zu gestalten, was als Nächstes kommt. 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:
- Bei SAPs Business AI Research erkunden wir die nächste Grenze der KI-Methoden auf strukturierten Geschäftsdaten - Graphen, Tabellen, Zeitreihen und mehr.
- Beitragen zu bahnbrechenden technischen Fortschritten im Bereich der Foundation Models auf strukturierten Daten sowie das Erforschen von Weltmodellen zur Lösung von Geschäftsproblemen.
- Durchführen wissenschaftlicher Experimente mit internen sowie öffentlichen Daten.
- Ermöglichen des großflächigen Zugriffs auf Geschäftsdaten und Modelltraining in einer forschungsgetriebenen Umgebung.
- Entwickeln von Evaluierungsrahmen und Benchmark-Suiten, die interne und externe Erkundungen neuer Aufgaben vorantreiben.
- Eng mit verschiedenen Fachspezialisten und Dateninhabern zusammenarbeiten, um zu verstehen, wie Geschäftsdaten für das Training von Foundation Models genutzt werden können.
- Neue Trainings- und Benchmark-Datensätze entwickeln, die reichhaltigen semantischen Kontext mit großflächigen Geschäftsdaten verbinden.
- Kritische Designentscheidungen bezüglich der Auswahl und Implementierung zugrunde liegender Technologien treffen.
- Modelle und Frameworks der Open-Source-Community zur Verfügung stellen.
Was Sie mitbringen:
- PhD oder Master-Abschluss in Informatik, künstlicher Intelligenz, Physik, Mathematik oder anderen relevanten Disziplinen.
- 5+ Jahre Berufserfahrung mit Machine Learning auf strukturierten Daten und deren Anwendung im Geschäftskontext.
- Gute Kenntnisse von SAP-Daten und SAP-Anwendungen: Ihre Datenmodelle und Geschäftsobjekte.
- Einige Erfahrung im Training von Foundation Models in großem Maßstab ist von Vorteil.
- Erfahrung in der Datenverarbeitung mit einem praktischen Ansatz zur Lösung von Datenherausforderungen.
- Fließend in Python und die Fähigkeit, Ihre Ideen in produktiven Code umzusetzen.
- Entwicklungserfahrung mit einer SAP-Anwendung und deren zugrunde liegenden Datenmodellen ist von Vorteil.
- Starke Kommunikations- und Kollaborationsfähigkeiten, mit der Fähigkeit, effektiv in interkulturellen Teams zu arbeiten.
Wir gewinnen mit Inklusion. SAPs Kultur der Inklusion, der Fokus auf Gesundheit und Wohlbefinden sowie flexible Arbeitsmodelle helfen sicherzustellen, dass jeder – unabhängig von Hintergrund – sich einbezogen fühlt und sein Bestes geben kann.
(Senior) Research Engineer (f/m/d): SAP Data for Foundation Models on Structured Data Arbeitgeber: SAP
SAP ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern nicht nur ein inspirierendes Arbeitsumfeld bietet, sondern auch kontinuierliche Lern- und Entwicklungsmöglichkeiten. Mit einem starken Fokus auf Inklusion, Wohlbefinden und flexiblen Arbeitsmodellen sorgt SAP dafür, dass jeder Mitarbeiter sein volles Potenzial entfalten kann. Die Position des Client Delivery Manager Associate in Deutschland ermöglicht es dir, aktiv an der Cloud-Transformation führender Unternehmen mitzuwirken und Teil eines dynamischen, multikulturellen Teams zu werden.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so (Senior) Research Engineer (f/m/d): SAP Data for Foundation Models on Structured Data 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 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 (Senior) Research Engineer (f/m/d): SAP Data for Foundation Models on Structured Data 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 (Senior) Research Engineer (f/m/d): SAP Data for Foundation Models on Structured Data 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!
