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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 backbone of digital infrastructure for the Schwarz Group.
- Mitarbeitervorteile: Gain hands-on experience in AI with a focus on real-world applications and innovative technologies.
- Warum dieser Job: Work alongside experts in a global company and see your impact on real business value.
- Gewünschte Qualifikationen: Pursuing a degree in Data Science, AI, Computer Science, or related fields; strong Python skills required.
- Andere Informationen: Present your findings to stakeholders and enhance your practical knowledge in a collaborative environment.
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
- 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
Kontaktperson:
Schwarz IT 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 aus deinem Studium vorstellen, die deine Fähigkeiten und dein Verständnis für Machine Learning zeigt.
✨Tip Nummer 4
Sei bereit, deine Ergebnisse klar und überzeugend zu präsentieren. Übe, deine Analysen und Lösungen so aufzubereiten, dass sie auch für Nicht-Experten verständlich sind, da du oft vor Stakeholdern präsentieren wirst.
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 geforderten Qualifikationen und Fähigkeiten. Stelle sicher, dass du diese in deinem Lebenslauf und Anschreiben ansprichst.
Betone deine Programmierkenntnisse: Da Python eine wichtige Voraussetzung ist, solltest du deine Erfahrungen mit dieser Programmiersprache hervorheben. Füge relevante Projekte oder Praktika hinzu, die deine Programmierfähigkeiten demonstrieren.
Präsentiere deine Leidenschaft für Daten: Zeige in deinem Anschreiben, warum du dich für Data Science und Künstliche Intelligenz interessierst. Teile Beispiele, wie du dein theoretisches Wissen in der Praxis angewendet hast.
Bereite dich auf die Präsentation vor: Da das Unternehmen Wert auf Präsentationsfähigkeiten legt, solltest du in deiner Bewerbung erwähnen, dass du bereit bist, Ergebnisse vor Publikum zu präsentieren. Überlege dir, wie du dies in der Vergangenheit gemacht hast.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Schwarz IT vorbereitest
✨Zeige deine Leidenschaft für Daten
Bereite dich darauf vor, deine Begeisterung für Daten und Künstliche Intelligenz zu demonstrieren. Teile Beispiele aus deinem Studium oder Projekten, die deine Fähigkeiten in Data Science und Machine Learning zeigen.
✨Präsentiere deine Programmierkenntnisse
Sei bereit, über deine Erfahrungen mit Python zu sprechen. Vielleicht kannst du auch ein kleines Projekt oder eine Herausforderung erwähnen, die du mit Python gelöst hast, um deine Programmierfähigkeiten zu untermauern.
✨Bereite dich auf technische Fragen vor
Erwarte Fragen zu klassischen Machine Learning Anwendungsfällen und sei bereit, deine Ansätze zur Problemlösung zu erläutern. Überlege dir, welche Data Science Methoden du in der Vergangenheit angewendet hast und wie du diese in der Praxis umgesetzt hast.
✨Übe deine Präsentationsfähigkeiten
Da du Ergebnisse vor Stakeholdern präsentieren musst, übe, deine Ideen klar und überzeugend zu kommunizieren. Du könntest eine kurze Präsentation über ein Projekt vorbereiten, um deine Fähigkeit zur Präsentation unter Beweis zu stellen.
