Finde einen Job 
Finde eine Ausbildung 
Top Arbeitgeber 
Top Universitäten 
Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Automatisiere Geschäftsprozesse mit Data Science und Gen-AI Methoden.
- Arbeitgeber: Familiengeführtes Technologieunternehmen mit innovativen Lösungen.
- Mitarbeitervorteile: Attraktives Gehalt, flexible Arbeitszeiten und Weiterbildungsmöglichkeiten.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Automatisierung mit modernster Technologie.
- Gewünschte Qualifikationen: Studium in Mathematik oder Informatik und Erfahrung in Machine Learning.
- Andere Informationen: Dynamisches Team mit großartigen Entwicklungschancen.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 45000 - 65000 € pro Jahr.
Wir sind ein Technologieunternehmen, das mit viel Passion nachhaltige und wegweisende Lösungen in den Bereichen Spanntechnik, Greiftechnik und Automatisierungstechnik entwickelt. Mit hoch innovativen Technologien und Methoden aus der Mechanik, Mechatronik, Robotik sowie Software und Künstlicher Intelligenz statten wir moderne Fertigungs- und Roboter- systeme auf der ganzen Welt aus. Von Smartphones über E-Fahrzeuge bis hin zu medizinischen Geräten – SCHUNK ist an der Produktion von Hightech-Komponenten beteiligt. Als familiengeführtes Unternehmen mit rund 3.700 Mitarbeitenden in 34 Ländern wissen wir, dass es die Menschen sind, die mit vielfältigen Talenten und großer Begeisterung für ihre Aufgaben den Unterschied bei SCHUNK ausmachen. Starten Sie mit uns in eine dynamische Zukunft!
Ihre Aufgabe:
- Sie automatisieren Geschäftsprozesse auf Basis von Data Science und Gen-AI Methoden und -Tools.
- Digitalisierungsprojekte werden von Ihnen in Zusammenarbeit mit den Fachbereichen umgesetzt.
- Sie erstellen neue Machine Learning Services mit Fokus auf Informationsextraktion und Sprachmodellen.
- Unter der Nutzung von Cloud-Technologien wie z.B. Azure integrieren Sie die entwickelten Modelle in das bestehende System.
- Zusammen mit dem Team verfolgen Sie die neuesten Entwicklungen im Bereich Machine Learning und evaluieren die Potenziale generativer KI-Modelle wie Transformers oder ChatGPT.
Ihr Profil:
- Durch Ihr abgeschlossenes Studium in Mathematik oder Informatik oder in einem vergleichbaren Studiengang verfügen Sie über das notwendige Fachwissen.
- Sie können praktische Erfahrungen in der Entwicklung von Machine Learning Services vorweisen, idealerweise mit ersten Einblicken in Embedding Modelle, LLMs und NLP.
- Sie verfügen über Kenntnisse im Python Data Science Stack (Pandas, SKLearn, SciPy) und haben Erfahrung mit Deep Learning Frameworks (Pytorch, Tensorflow).
- Konzeptionelles Denken mit der Fähigkeit, Probleme durch den Einsatz von Statistik und maschinellem Lernen zu lösen, zeichnet Sie aus.
- Die Kommunikation in deutscher und englischer Sprache ist für Sie kein Problem.
Junior Data Scientist (m/w/d) Arbeitgeber: SCHUNK GmbH & Co. KG
Kontaktperson:
SCHUNK GmbH & Co. KG HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Junior Data Scientist (m/w/d)
✨Tipp Nummer 1
Sei proaktiv! Nutze LinkedIn und andere Netzwerke, um mit Leuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Frag nach Informationen über offene Stellen oder Tipps für den Bewerbungsprozess.
✨Tipp Nummer 2
Bereite dich auf Vorstellungsgespräche vor, indem du häufige Fragen übst und deine eigenen Fragen an das Unternehmen vorbereitest. Zeig dein Interesse an den Projekten und Technologien, die bei SCHUNK verwendet werden.
✨Tipp Nummer 3
Nutze unsere Website, um dich direkt zu bewerben. Das zeigt, dass du motiviert bist und dich mit unserem Unternehmen identifizierst. Außerdem hast du so die Chance, direkt mit dem HR-Team in Kontakt zu treten.
✨Tipp Nummer 4
Bleib am Ball! Auch wenn du nicht sofort eine Rückmeldung bekommst, zeig dein Interesse, indem du nach ein paar Wochen nachfragst. Das zeigt Engagement und kann dir einen Vorteil verschaffen.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Junior Data Scientist (m/w/d)
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Sei authentisch!: Zeig uns, wer du wirklich bist! Deine Persönlichkeit und Leidenschaft für Data Science sollten in deiner Bewerbung deutlich werden. Lass uns wissen, warum du dich für diese Position interessierst und was dich motiviert.
Betone deine Erfahrungen: Erzähle uns von deinen praktischen Erfahrungen mit Machine Learning und den Tools, die du verwendet hast. Zeige auf, wie du Probleme gelöst hast und welche Erfolge du erzielt hast – das macht einen großen Unterschied!
Mach es strukturiert: Halte deine Bewerbung klar und übersichtlich. Verwende Absätze und Aufzählungen, um wichtige Informationen hervorzuheben. So können wir schnell erkennen, dass du die richtige Person für unser Team bist.
Bewirb dich über unsere Website: Wir empfehlen dir, deine Bewerbung direkt über unsere Website einzureichen. So stellst du sicher, dass sie an die richtige Stelle gelangt und du alle notwendigen Informationen bereitstellst. Wir freuen uns auf deine Unterlagen!
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei SCHUNK GmbH & Co. KG vorbereitest
✨Verstehe die Technologien
Mach dich mit den Technologien und Methoden vertraut, die im Job beschrieben werden, wie Machine Learning, Cloud-Technologien und Künstliche Intelligenz. Zeige im Interview, dass du nicht nur die Theorie kennst, sondern auch praktische Anwendungen und aktuelle Trends in diesen Bereichen verstehst.
✨Bereite konkrete Beispiele vor
Überlege dir spezifische Projekte oder Erfahrungen, die du in der Vergangenheit gemacht hast, insbesondere im Bereich Data Science und Machine Learning. Sei bereit, diese Beispiele zu erläutern und zu zeigen, wie du Probleme gelöst hast oder welche Erfolge du erzielt hast.
✨Stelle Fragen
Bereite einige Fragen vor, die du dem Interviewer stellen kannst. Das zeigt dein Interesse an der Position und am Unternehmen. Frage nach den aktuellen Projekten im Bereich Machine Learning oder wie das Team die neuesten Entwicklungen in der KI verfolgt.
✨Kommunikation ist der Schlüssel
Da die Kommunikation in Deutsch und Englisch wichtig ist, übe, deine Gedanken klar und präzise auszudrücken. Achte darauf, technische Begriffe verständlich zu erklären, falls du sie verwenden musst, und sei bereit, auch auf Englisch zu kommunizieren, wenn es nötig ist.