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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Develop complex data products and analyze data sources to support business processes.
- Arbeitgeber: Join Schwarz IT, the digital backbone of the Schwarz Group, driving innovative IT solutions.
- Mitarbeitervorteile: Gain hands-on experience in AI with a team of experts and work on real-world projects.
- Warum dieser Job: Make an impact in a global company while applying your Data Science knowledge in practice.
- Gewünschte Qualifikationen: Pursuing a degree in Data Science, AI, Computer Science, or related fields; Python skills required.
- Andere Informationen: Present your findings to stakeholders and collaborate with a dynamic team of professionals.
Die Schwarz IT betreut die gesamte digitale Infrastruktur und alle Softwarelösungen der Unternehmen der Schwarz Gruppe. Sie ist somit für Auswahl, Bereitstellung und Betrieb sowie Weiterentwicklung von IT-Infrastrukturen, IT-Plattformen und Business-Anwendungen zuständig. Um die Fachbereiche durch IT-Lösungen optimal bei deren Geschäftsprozessen zu unterstützen, nimmt die Schwarz IT die Anforderungen der Fachbereiche in Beratungsgesprächen auf und erarbeitet gemeinsam mit diesen professionelle und leistungsfähige IT-Lösungen. Im Bereich Artificial Intelligence Forecasting entwickeln wir Datenprodukte für die gesamte Schwarz Gruppe. Wir nutzen aktuelle Cloud- und AI Technologien, um innovative Lösungen für eine Vielzahl von Geschäftsfeldern von der Produktion über das Filialgeschäft bis zur Logistik zu entwickeln und operativ zu betreiben.
Im Rahmen eines Praktikums kannst du deine theoretischen Data Science Kenntnisse in die Praxis umzusetzen. Du arbeitest gemeinsam mit Data Scientists, Machine Learning Engineers, Data Engineers und Softwareengineers an AI-Lösungen, die in einem Weltkonzern reale Mehrwerte schaffen.
Dein Profil
- Du möchtest ein Praktikum im Rahmen deines Studiums mit einem Schwerpunkt in Data Science, Künstlicher Intelligenz, Informatik, Mathematik, Statistik oder einer themenverwandten Fachrichtung
- Du hast eine Leidenschaft für Daten, Analytics und Künstliche Intelligenz
- Du hast Spaß an der Programmierung und bist sicher im Umgang mit Python
- Du hast schon erste praktische Erfahrung mit klassischen Machine Learning Anwendungsfällen
- Du brennst darauf dein theoretisches Wissen an echten Use Cases zu messen und diese in die Praxis umzusetzen
- Dich zeichnet dein hohes Maß an Eigeninitiative aus
- Du hast keine Scheu deine Ergebnisse vor Publikum zu präsentieren
- Du kannst dich sehr gut auf Deutsch (C1) verständigen
Deine Aufgaben
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Du begleitest die Entwicklung komplexer Datenprodukte, die Geschäftsprozesse unterstützen und unternehmerischen Mehrwert generieren
- Du analysierst Datenquellen und beurteilst deren Einsatzrelevanz
- Du evaluierst geeignete Data Science Ansätze und implementierst diese
- Du generierst passende Machine Learning Features um die Modelgüte zu optimieren und validierst diese über treffende KPIs
- Du lernst die Integration von Machine Learning Modellen in produktive Software
- Du bereitest Ergebnisse auf und präsentierst diese vor Stakeholdern
Praktikum Machine Learning Engineer AI Forecasting (m/w/d) Arbeitgeber: Schwarz IT Careers
Kontaktperson:
Schwarz IT Careers HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Praktikum Machine Learning Engineer AI Forecasting (m/w/d)
✨Tip Nummer 1
Nutze Networking-Plattformen wie LinkedIn, um Kontakte zu Mitarbeitern der Schwarz IT zu knüpfen. Ein persönlicher Austausch kann dir wertvolle Einblicke in die Unternehmenskultur und die spezifischen Anforderungen des Praktikums geben.
✨Tip Nummer 2
Informiere dich über aktuelle Trends im Bereich Künstliche Intelligenz und Machine Learning. Zeige in Gesprächen, dass du nicht nur theoretisches Wissen hast, sondern auch ein echtes Interesse an den neuesten Entwicklungen in der Branche.
✨Tip Nummer 3
Bereite dich darauf vor, deine Programmierkenntnisse in Python zu demonstrieren. Vielleicht kannst du ein kleines Projekt oder eine Übung vorbereiten, die deine Fähigkeiten zeigt und die du während des Interviews präsentieren kannst.
✨Tip Nummer 4
Sei bereit, über deine bisherigen Erfahrungen mit Machine Learning zu sprechen. Überlege dir konkrete Beispiele, bei denen du Daten analysiert oder Modelle implementiert hast, um deine praktische Erfahrung zu untermauern.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Praktikum Machine Learning Engineer AI Forecasting (m/w/d)
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Verstehe die Anforderungen: Lies die Stellenbeschreibung sorgfältig durch und achte auf die spezifischen Anforderungen und Qualifikationen, die für das Praktikum als Machine Learning Engineer erforderlich sind. Dies hilft dir, deine Bewerbung gezielt auszurichten.
Betone relevante Erfahrungen: Hebe in deinem Lebenslauf und Anschreiben deine praktischen Erfahrungen mit Machine Learning und Data Science hervor. Zeige, wie du dein theoretisches Wissen in der Praxis angewendet hast und welche Ergebnisse du erzielt hast.
Zeige deine Programmierkenntnisse: Stelle sicher, dass du deine Fähigkeiten in Python klar darstellst. Wenn du an Projekten gearbeitet hast, die diese Fähigkeiten demonstrieren, erwähne sie konkret und beschreibe deine Rolle dabei.
Präsentiere deine Eigeninitiative: Gib Beispiele für Situationen, in denen du Eigeninitiative gezeigt hast, sei es in Projekten, Studien oder anderen Aktivitäten. Dies zeigt, dass du proaktiv bist und bereit, Verantwortung zu übernehmen.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Schwarz IT Careers vorbereitest
✨Zeige deine Leidenschaft für Daten
Bereite dich darauf vor, deine Begeisterung für Data Science und Künstliche Intelligenz zu demonstrieren. Teile Beispiele aus deinem Studium oder Projekten, die deine Fähigkeiten und dein Interesse an diesen Themen zeigen.
✨Präsentiere deine Programmierkenntnisse
Stelle sicher, dass du deine Erfahrungen mit Python und anderen relevanten Programmiersprachen hervorhebst. Bereite dich darauf vor, spezifische Projekte oder Herausforderungen zu besprechen, bei denen du deine Programmierfähigkeiten erfolgreich eingesetzt hast.
✨Verstehe die Rolle von Machine Learning
Sei bereit, über klassische Machine Learning Anwendungsfälle zu sprechen, die du bereits kennst oder an denen du gearbeitet hast. Zeige, dass du die Grundlagen verstehst und in der Lage bist, diese Konzepte auf reale Probleme anzuwenden.
✨Bereite dich auf Präsentationen vor
Da du Ergebnisse vor Stakeholdern präsentieren musst, übe deine Präsentationsfähigkeiten. Überlege dir, wie du komplexe Daten und Ergebnisse verständlich und ansprechend darstellen kannst, um das Interesse deiner Zuhörer zu wecken.
