(Junior) Machine Learning Engineer (m/w/d)

(Junior) Machine Learning Engineer (m/w/d)

Vollzeit 45000 - 65000 € / Jahr (geschätzt) Homeoffice (teilweise)
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Auf einen Blick

  • Aufgaben: Entwickle innovative Machine-Learning-Projekte und setze sie in der Praxis um.
  • Unternehmen: Statworx, ein führendes Unternehmen für Daten und KI mit einem dynamischen Team.
  • Vorteile: Flexibles Arbeiten, modernes Office, Weiterbildungsmöglichkeiten und ein tolles Teamgefühl.
  • Weitere Informationen: Offene Kultur mit flachen Hierarchien und Raum für kreative Ideen.
  • Warum dieser Job: Gestalte die digitale Transformation und arbeite an spannenden Projekten mit namhaften Kunden.
  • Qualifikationen: Abgeschlossenes Studium in Data Science oder verwandten Bereichen und gute Python-Kenntnisse.

Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 45000 - 65000 € pro Jahr.

Über uns statworx ist ein führendes Beratungs- und Entwicklungsunternehmen für Daten und KI mit Sitz in Frankfurt am Main. Wir bieten strategische Beratung für mittelständische Unternehmen und globale Konzerne. Wir entwickeln innovative Daten- & KI-Lösungen für alle Unternehmensbereiche und Tätigkeitsfelder. Wir befähigen Menschen auf allen Kompetenzniveaus mit unseren Daten- & KI-Bildungsformaten. Kurz gesagt: Wir unterstützen Unternehmen bei allen Aspekten der digitalen Transformation – seit mehr als 10 Jahren, in über 1000 Daten- & KI-Projekten und für über 100 Kunden aus fast allen Industrien.

Unsere AI Development-Abteilung dient als Katalysator für Data & AI Transformation. Dabei setzen wir auf eine ganzheitliche Herangehensweise, die von der initialen Evaluierung der KI-Reife über die Konzeption und Ausarbeitung der Daten- und KI-Lösung bis hin zur praktischen Umsetzung und Skalierung von KI-Lösungen reicht. Durch unsere tiefgehende Expertise in Data Engineering, Data Science, Machine Learning sorgen wir dafür, dass unsere Kunden den maximalen Nutzen aus ihren Daten ziehen.

Deine Aufgaben:

  • Entwicklung und Umsetzung von Machine- und Deep-Learning-Projekten im Bereich Zeitreihenprognosen, tabellarisches Machine Learning und kausale Inferenz.
  • Du unterstützt und realisierst End-to-End-Machine-Learning-Projekte für unsere Kunden mit Fokus auf Zeitreihen- und Forecasting-Anwendungsfälle wie Demand Forecasting, Pricing, Anomalieerkennung und Predictive Maintenance.
  • Du konzipierst, implementierst, validierst und deployest Machine-Learning-Modelle auf Basis von tabellarischen und Zeitreihendaten, von klassischen statistischen Verfahren bis hin zu modernen Machine-Learning- und Deep-Learning-Ansätzen.
  • Du nutzt statistisches und kausales Denken zur Lösung komplexer geschäftlicher Fragestellungen und setzt Methoden wie kontrollierte Experimente, Unsicherheitsquantifizierung und Entscheidungsoptimierung ein.
  • Du unterstützt beim Aufbau robuster, skalierbarer und wartbarer ML-Pipelines und wirkst beim Deployment von Modellen in produktiven Umgebungen auf modernen Cloud-Infrastrukturen wie Azure, AWS oder GCP mit.
  • Du arbeitest regelmäßig mit Stakeholdern und Kundenvertretern zusammen und stellst eine enge Abstimmung im Projekt sicher.
  • Du arbeitest mit erfahrenen Consultants, Data Scientists und Engineers über verschiedene Branchen und Use Cases hinweg zusammen und entwickelst dabei kontinuierlich deine technischen und beratungsbezogenen Fähigkeiten weiter.
  • Je nach Erfahrung übernimmst du schrittweise Verantwortung für einzelne Arbeitspakete, wirkst an Angeboten mit und unterstützt die Weiterentwicklung interner Best Practices im Bereich Forecasting und angewandtes Machine Learning.

Dein Profil:

  • Du hast ein abgeschlossenes Bachelor- oder Masterstudium in einem quantitativen Fach wie Data Science, Statistik, Mathematik, Wirtschaft, Informatik, Wirtschaftsinformatik oder einem vergleichbaren Studiengang.
  • Du hast erste praktische Erfahrung im Bereich Data Science gesammelt, beispielsweise durch Praktika, Werkstudententätigkeiten oder ein bis drei Jahre Berufserfahrung in einem relevanten Umfeld.
  • Du verfügst über sehr gute Python-Kenntnisse und bist sicher im Umgang mit modernen Tools und Bibliotheken für Datenanalyse, Machine Learning und Softwareentwicklung.
  • Du hast ein solides Fundament in Machine Learning und Statistik und kannst dieses für Modellvalidierung, Interpretation, kausale Analysen und die Ableitung geschäftsrelevanter Erkenntnisse einsetzen.
  • Du hast erste praktische Erfahrung im Bereich Zeitreihenprognosen mit statistischen, feature-basierten und modernen neuronalen Methoden wie ARIMA oder ETS, LightGBM oder XGBoost, N-BEATSx oder N-HiTS, TFT oder PatchTST.
  • Erste Berührungspunkte mit modernen Time-Series-Foundation-Modellen wie TimesFM, Chronos oder Moirai sind von Vorteil.
  • Du hast Interesse daran, Forecasting-, Anomalieerkennungs- und Entscheidungsoptimierungsansätze in probabilistischen und kausalen Kontexten auf verschiedene Branchen anzuwenden.
  • Du hast idealerweise erste Erfahrung mit Cloud-Plattformen, MLOps-Konzepten oder dem Deployment von Modellen in produktiven Umgebungen.
  • Du bist kommunikationsstark und verfügst über sehr gute Deutschkenntnisse mindestens auf B2-Niveau sowie exzellente Englischkenntnisse auf C1-Niveau oder höher.
  • Du arbeitest strukturiert, bist neugierig und proaktiv und hast die Motivation, dich in einem Beratungsumfeld weiterzuentwickeln.
  • Du hast Freude an gelegentlichen Dienstreisen zu Kunden vor Ort in Deutschland, Österreich und der Schweiz.

Das bieten wir Dir:

  • Dich erwarten vielfältige und anspruchsvolle Projekte mit namhaften Kund:innen aus unterschiedlichen Branchen – von datengetriebenen Lösungen bis hin zu innovativen KI-Anwendungen.
  • Du arbeitest an komplexen, abwechslungsreichen Fragestellungen und baust dabei kontinuierlich deine Expertise in deinem Fachgebiet sowie im Umfeld von Data & AI aus.
  • Wir fördern deine methodische, fachliche und persönliche Entwicklung – durch regelmäßiges Feedback, individuelle Förderung, Weiterbildungsangebote und unser Mentoring-Programm.
  • Dich erwartet ein offenes, diverses und wertschätzendes Arbeitsumfeld mit flachen Hierarchien, kurzen Entscheidungswegen und einem starken Teamgefühl.
  • Wir leben eine iterative, moderne Arbeitskultur mit klarer Kommunikation, Eigenverantwortung und Raum für neue Ideen und Gestaltungsmöglichkeiten.
  • Wir bieten faire, strukturierte und nachvollziehbare Gehaltsstufen, die regelmäßig an Markt- und Leistungsentwicklungen angepasst werden.
  • Unser modernes Office in Frankfurt ist dein zentraler Arbeitsort – gleichzeitig hast du die Möglichkeit, regelmäßig remote zu arbeiten und bis zu vier Wochen pro Jahr aus dem EU-Ausland zu arbeiten.
  • Profitiere von einem ermäßigten Deutschlandticket und vergünstigtem Zugang zu Sport- und Wellnessangeboten über Wellpass.
  • Hochwertiges IT-Equipment (z. B. MacBook Pro), regelmäßige Team-Events sowie zusätzliche Leistungen wie Kinderbetreuungszuschüsse und attraktive Mitarbeiterrabatte runden dein Gesamtpaket ab.

Deine Bewerbung:

Bewirb Dich einfach über das Bewerbungsformular und hänge Deinen aktuellen Lebenslauf samt Darstellung deiner Methodenkenntnisse an. Wir werden uns anschließend umgehend bei Dir melden. Bei Fragen rund um Deine Bewerbung erreichst Du uns unter jobs@statworx.com.

Was für uns besonders wichtig ist: Wir schätzen die Einzigartigkeit jedes Menschen und begegnen einander stets auf Augenhöhe. Unterschiedliche Hintergründe, Einstellungen und Ideen bereichern uns und bilden die Grundlage unseres Erfolgs. Daher freuen wir uns über jede Bewerbung – unabhängig von Geschlecht, Nationalität, ethnischer und sozialer Herkunft, Religion, Weltanschauung, Behinderung, Alter sowie sexueller Orientierung und Identität.

(Junior) Machine Learning Engineer (m/w/d) Arbeitgeber: STATWORX

Statworx ist ein hervorragender Arbeitgeber, der dir die Möglichkeit bietet, an spannenden und herausfordernden Projekten im Bereich Data & AI zu arbeiten. Mit einem offenen und wertschätzenden Arbeitsumfeld in Frankfurt am Main fördert das Unternehmen deine fachliche und persönliche Entwicklung durch regelmäßiges Feedback und individuelle Weiterbildungsmöglichkeiten. Zudem profitierst du von flexiblen Arbeitsmodellen, einer transparenten Vergütung und einem starken Teamgefühl, das die Zusammenarbeit und den Austausch von Ideen unterstützt.

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Kontaktdaten:

STATWORX Recruiting-Team

StudySmarter Expertenrat🤫

Wir sind der Meinung, dass Sie so (Junior) Machine Learning Engineer (m/w/d) erhalten könnten

Tipp Nummer 1

Netzwerken ist der Schlüssel! Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit Leuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Lass uns wissen, wenn du Fragen hast oder Unterstützung brauchst!

Tipp Nummer 2

Bereite dich auf technische Interviews vor! Übe Coding-Challenges und Machine Learning Konzepte, die für die Stelle relevant sind. Wir können dir Ressourcen empfehlen, die dir helfen, dich optimal vorzubereiten.

Tipp Nummer 3

Sei proaktiv und zeige dein Interesse! Wenn du eine Einladung zu einem Interview bekommst, stelle Fragen über die Projekte, an denen du arbeiten würdest. Das zeigt, dass du wirklich interessiert bist und dich engagierst.

Tipp Nummer 4

Bewirb dich direkt über unsere Website! So kannst du sicherstellen, dass deine Bewerbung schnell und effizient bearbeitet wird. Wir freuen uns darauf, von dir zu hören!

Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um (Junior) Machine Learning Engineer (m/w/d) mit Bravour zu bestehen

Python
Machine Learning
Deep Learning
Statistik
Zeitreihenprognosen
Feature-basierte Methoden
ARIMA

Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡

Mach deinen Lebenslauf einzigartig:Dein Lebenslauf ist dein erster Eindruck – also lass ihn strahlen! Achte darauf, dass er klar strukturiert ist und deine relevanten Erfahrungen im Bereich Data Science und Machine Learning hervorhebt. Zeig uns, was dich besonders macht!

Sei konkret bei deinen Fähigkeiten:Wenn du über deine Kenntnisse in Python oder Machine Learning sprichst, sei spezifisch! Nenne die Tools und Bibliotheken, die du verwendet hast, und gib Beispiele für Projekte, an denen du gearbeitet hast. Das hilft uns, deine Expertise besser einzuschätzen.

Erzähl eine Geschichte:Nutze dein Anschreiben, um eine Geschichte zu erzählen, die zeigt, warum du dich für diese Position interessierst. Verknüpfe deine bisherigen Erfahrungen mit den Anforderungen der Stelle und zeige, wie du einen Mehrwert für unser Team bringen kannst.

Bewirb dich direkt über unsere Website:Wir empfehlen dir, dich direkt über unser Bewerbungsformular auf der Website zu bewerben. So stellst du sicher, dass deine Bewerbung schnell und unkompliziert bei uns ankommt. Wir freuen uns darauf, von dir zu hören!

Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei STATWORX vorbereitet

Verstehe die Unternehmenswerte

Mach dich mit den Werten und der Mission von statworx vertraut. Überlege dir, wie deine eigenen Werte mit denen des Unternehmens übereinstimmen und sei bereit, dies im Interview zu erläutern.

Technische Vorbereitung ist alles

Da du als (Junior) Machine Learning Engineer arbeiten möchtest, solltest du deine Kenntnisse in Python und gängigen ML-Tools auffrischen. Bereite dich darauf vor, technische Fragen zu beantworten und eventuell sogar kleine Programmieraufgaben zu lösen.

Beispiele aus der Praxis

Bereite konkrete Beispiele aus deinen bisherigen Erfahrungen vor, die deine Fähigkeiten in Data Science und Machine Learning demonstrieren. Zeige, wie du Probleme gelöst hast und welche Methoden du angewendet hast, um Ergebnisse zu erzielen.

Fragen stellen

Bereite einige Fragen vor, die du dem Interviewer stellen kannst. Das zeigt dein Interesse an der Position und am Unternehmen. Frage nach den Projekten, an denen du arbeiten würdest, oder nach den Herausforderungen, die das Team aktuell hat.