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FĂĽr Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Develop complex data products that create real business value.
- Arbeitgeber: Join Schwarz IT, the backbone of digital solutions for the Schwarz Group.
- Mitarbeitervorteile: Work in agile teams with cutting-edge AI and cloud technologies.
- Warum dieser Job: Make a real impact in a global company while working on innovative AI solutions.
- GewĂĽnschte Qualifikationen: Degree in Data Science or related field; strong ML and Python skills required.
- Andere Informationen: Fluent German (C1) and good English (B2) are essential.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 36000 - 60000 € pro Jahr.
(Junior) Machine Learning Engineer AI Forecasting
- Standort: Heilbronn
- Abteilung / Bereich: IT – BI, AI & Data
- Level: Berufserfahrene
- Referenznummer: 44198-de_DE
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. Als Machine Learning Engineer arbeitest Du gemeinsam mit Data und Software Engineers an AI-Lösungen, die in einem Weltkonzern reale Mehrwerte schaffen.
Deine Aufgaben
- Entwicklung komplexer Datenprodukte, die in unsere Geschäftsprozesse eingebunden werden und unternehmerischen Mehrwert generieren
- Beurteilung und Aufbereitung relevanter Datenquellen
- Evaluierung, Implementierung und Optimierung geeigneter Algorithmen
- Zielgerichtet Anwendungen modernster Data Science-Techniken
- Integration von Modellen in produktive Software
- Industrialisierung der Modelle (MLOps, DevOps)
- Arbeit in interdisziplinären, agilen Projektteams
- Präsentation von Ergebnissen vor Stakeholdern
Dein Profil
- Abgeschlossenes Hochschulstudium im Bereich Data Science, Mathematik, Statistik, Informatik, Physik oder einer themenverwandten Fachrichtung
- Sehr gute Deutsch- (C1) sowie Englischkenntnisse (B2)
- Idealerweise mehrjährige Berufserfahrung als Machine Learning Engineer oder Data Scientist
- Praktische Erfahrung mit Forecasting- und Pricing-Anwendungsfällen und den gängigen Modellen (Gradient Boosting Machine, Neuronale Netze, (S)ARIMA, Prophet)
- Sehr gute Kenntnisse in der Anwendung von Machine Learning, Optimierungs- und Data Mining-Methoden (z.B. mit Python, Spark)
- Idealerweise Erfahrung mit verteilten Machine Learning Frameworks und Model-Lifecycle-Management (z.B. MLFlow)
- Praktische Kenntnisse in der Entwicklung mit Python und idealerweise Kenntnisse im Softwareentwicklungszyklus (z.B. CI/CD, DevOps, Testing)
- Kenntnisse in Big Data (SQL, Spark/Databricks) und Cloud Technologien (Azure, GCP)
- Erfahrung mit Methoden der agilen Softwareentwicklung
- Fähigkeit, komplexe Fragestellungen und Szenarien zu verstehen, detailliert zu analysieren und die gewonnenen Erkenntnisse einem nicht-technischen Publikum verständlich zu präsentieren
Dein Ansprechpartner
Wir freuen uns auf deine Bewerbung!
Schwarz Dienstleistung KG · Jana Scherer · Referenz-Nr. 44198
Stiftsbergstraße 1 · 74172 Neckarsulm
#J-18808-Ljbffr
(Junior) Machine Learning Engineer AI Forecasting (m/w/d) Arbeitgeber: Schwarz IT
Kontaktperson:
Schwarz IT HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: (Junior) Machine Learning Engineer AI Forecasting (m/w/d)
✨Tip Nummer 1
Nutze dein Netzwerk! Sprich mit ehemaligen Kommilitonen oder Kollegen, die bereits in der Branche arbeiten. Sie können dir wertvolle Einblicke geben und möglicherweise sogar Empfehlungen aussprechen.
✨Tip Nummer 2
Bleibe auf dem neuesten Stand der Technologien! Informiere dich ĂĽber aktuelle Trends im Bereich Machine Learning und AI, insbesondere ĂĽber Tools wie Python, Spark und Cloud-Technologien. Das zeigt dein Engagement und deine Fachkenntnisse.
✨Tip Nummer 3
Bereite dich auf technische Interviews vor! Übe das Lösen von Algorithmus- und Datenstrukturproblemen, um deine Fähigkeiten zu demonstrieren. Plattformen wie LeetCode oder HackerRank können dir dabei helfen.
✨Tip Nummer 4
Zeige deine Projekte! Wenn du an relevanten Projekten gearbeitet hast, sei es im Studium oder in der Freizeit, präsentiere diese in deinem Portfolio. Das gibt den Recruitern einen praktischen Einblick in deine Fähigkeiten.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: (Junior) Machine Learning Engineer AI Forecasting (m/w/d)
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Verstehe die Anforderungen: Lies die Stellenbeschreibung sorgfältig durch und achte auf die geforderten Qualifikationen und Erfahrungen. Stelle sicher, dass du alle relevanten Punkte in deiner Bewerbung ansprichst.
Betone deine technischen Fähigkeiten: Hebe deine Kenntnisse in Machine Learning, Python, und den spezifischen Algorithmen hervor, die in der Stellenanzeige erwähnt werden. Zeige konkrete Beispiele aus deiner bisherigen Arbeit, um deine Erfahrung zu untermauern.
Motivationsschreiben: Verfasse ein überzeugendes Motivationsschreiben, in dem du erklärst, warum du dich für diese Position interessierst und wie du zur Schwarz IT beitragen kannst. Gehe auf deine Leidenschaft für AI und Data Science ein.
Prüfe deine Unterlagen: Bevor du deine Bewerbung einreichst, überprüfe alle Dokumente auf Vollständigkeit und Fehler. Achte darauf, dass dein Lebenslauf aktuell ist und alle relevanten Informationen enthält.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Schwarz IT vorbereitest
✨Verstehe die Anforderungen
Mach dich mit den spezifischen Anforderungen der Stelle vertraut. Ăśberlege dir, wie deine bisherigen Erfahrungen und Kenntnisse in den Bereichen Machine Learning, Data Science und Softwareentwicklung auf die Aufgaben des Unternehmens passen.
✨Bereite praktische Beispiele vor
Sei bereit, konkrete Beispiele aus deiner bisherigen Arbeit zu präsentieren, insbesondere in Bezug auf Forecasting- und Pricing-Anwendungsfälle. Zeige, wie du Algorithmen evaluiert, implementiert und optimiert hast.
✨Sprich über Teamarbeit
Da die Rolle interdisziplinäre Zusammenarbeit erfordert, solltest du Beispiele für erfolgreiche Teamprojekte parat haben. Betone deine Erfahrungen in agilen Projektteams und wie du zur Erreichung gemeinsamer Ziele beigetragen hast.
✨Präsentiere deine Kommunikationsfähigkeiten
Da du Ergebnisse vor Stakeholdern präsentieren musst, ist es wichtig, deine Fähigkeit zu zeigen, komplexe technische Konzepte verständlich zu erklären. Übe, wie du deine Ideen klar und prägnant kommunizieren kannst.
