Auf einen Blick
- Aufgaben: Leite ein dynamisches AI-Team und entwickle innovative KI-Lösungen.
- Unternehmen: ADI Solutions GmbH - modernes, internationales Softwareunternehmen mit flachen Hierarchien.
- Vorteile: Unbefristeter Vertrag, flexible Arbeitszeiten, Homeoffice und umfangreiche Weiterbildungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Familiäres Arbeitsklima und spannende Projekte in einem wachsenden Unternehmen.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der KI und bringe Lösungen in den produktiven Einsatz.
- Qualifikationen: Erfahrung in AI, Machine Learning und sehr gute Python-Kenntnisse.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 65000 - 85000 € pro Jahr.
Über das Unternehmen
Die ADI Solutions Gmb H steht für moderne Softwareentwicklung - international ausgerichtet.
An unseren Standorten in Osnabrück und Venlo sowie gemeinsam mit internationalen Kollegen entwickeln rund 50 Mitarbeitende Lösungen, die weltweit im Einsatz sind - bei über 100 Kunden in mehr als 25 Ländern.
Was uns antreibt, ist die Verbindung von Menschen, Ideen und Technologien.
Ob ERP mit Microsoft Dynamics 365 Business Central, Business Intelligence, Power Platform, Web-Apps oder KI - wir schaffen Lösungen, die über einzelne Systeme hinausdenken und echten Mehrwert bieten.
Was bieten wir dir?
- Spannende und abwechslungsreiche Aufgaben mit viel Gestaltungsspielraum in einem zentralen Zukunftsthema
- Die Möglichkeit, KI-Lösungen nicht nur zu entwickeln, sondern in den produktiven Einsatz zu bringen
- Flache Hierarchien und kurze Entscheidungswege
- Ein dynamisches und internationales Team an verschiedenen Standorten weltweit
- Familiäres Arbeitsklima
- Ein innovatives und schnell wachsendes internationales Unternehmen
- Umfassende Einarbeitung und fortlaufende Weiterbildungsmöglichkeiten
- Firmenfitnessprogramm
- Fahrradleasing
- Corporate Benefits
- Kaffee, Obst, Wasser und Softdrinks
- Flexible Arbeitszeiten und die Möglichkeit, im Homeoffice zu arbeiten
- Unbefristeter Arbeitsvertrag
Was erwartet dich?
- Du übernimmst die fachliche und disziplinarische Führung des AI-Teams sowie Förderung einer offenen, kollaborativen Arbeitskultur
- Du verantwortest die Konzeption, Architektur und Umsetzung skalierbarer, wartbarer und produktionsreifer KI-Lösungen
- Du betreust den gesamten End-to-End?'AI?'Lifecycle - von der Identifikation relevanter Use Cases über Datenaufbereitung und Modellentwicklung bis hin zu Deployment und Monitoring
- Du stellst die produktive Integration von KI-Lösungen in bestehende Systeme (z. B. ERP-, CRM- und Datenplattformen) sicher
- Du führst Code-, Modell- und Architektur-Reviews durch und dokumentierst diese
- Du verantwortest die Steuerung von Projektzeitplänen, Meilensteinen und Ergebnissen und reportest sie an die Geschäftsführung
Was solltest du mitbringen?
- Du hast bereits mehrere Jahre praktische Erfahrung im Bereich AI, Machine Learning oder Data Science, idealerweise mit End-to-End-Projektverantwortung
- Du besitzt sehr gute Kenntnisse in Python und gängigen Machine-Learning-Frameworks (z. B. Tensor Flow, Py Torch, scikit-learn)
- Du bringst ein solides Verständnis für Datenaufbereitung, Feature Engineering, Modellbewertung und Experimentdesign mit
- Du hast Erfahrung im produktiven Betrieb von KI?'Lösungen, inklusive MLOps, CI/CD, Containerisierung und Cloud?'Umgebungen
- Du kennst die Integration von KI?'Lösungen in bestehende Systemlandschaften wie APIs, Microservices und Enterprise?'Systeme
- Du arbeitest strukturiert, übernimmst Verantwortung und hast Freude daran, Teams fachlich zu führen und KI?'Lösungen erfolgreich in den Live?'Betrieb zu bringen
- Fähigkeiten
- Es ist kein Abschluss erforderlich
- Du beherrscht Deutsch
- Über den Arbeitgeber
- Workwise
- #J-18808-Ljbffr
Teamlead Artificial Intelligence - MLOps / Machine Learning (m/w/d) Arbeitgeber: StudentJob
Unrefined Riches UG bietet ein kreatives und flexibles Arbeitsumfeld, in dem du deine Fähigkeiten in Social Media und Content Creation weiterentwickeln kannst. Mit 90% Homeoffice und nur wenigen Präsenztagen in Hamburg hast du die Möglichkeit, deine Ideen in einem unterstützenden Team einzubringen und wertvolle Erfahrungen zu sammeln. Zudem besteht die Chance auf eine spätere Zusammenarbeit als Werkstudent:in oder in Festanstellung, was dir langfristige Perspektiven eröffnet.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Teamlead Artificial Intelligence - MLOps / Machine Learning (m/w/d) erhalten könntest
✨Wende dich an die richtigen Communities
Schau dir Online-Communities und Foren an, die sich um Data Science drehen, wie Kaggle oder GitHub. Engagiere dich dort aktiv, teile deine Projekte und lerne von anderen – das wird dir helfen, nicht nur einen Fuß in die Tür zu bekommen, sondern auch wertvolle Kontakte zu knüpfen.
✨Präsentiere deine Daten-Projekte
Baue ein Portfolio auf, das deine besten Projekte zeigt. Nutze Plattformen wie GitHub oder eine persönliche Webseite, um deine Arbeiten zu veröffentlichen. Arbeitgeber im Data Science-Bereich schauen oft direkt auf praktische Erfahrungen, also zeig, was du drauf hast!
✨Nimm an Meetups und Hackathons teil
Besuche lokale Data Science-Meetups oder nehme an Hackathons teil. Diese Veranstaltungen sind nicht nur super, um dein Wissen zu erweitern, sondern auch Gold wert für Networking. Du lernst Fachkollegen kennen und kannst auf Lockere Art und Weise Eventualjobs ergattern.
✨Direkte Bewerbungen über unsere Seite
Vergiss nicht, direkt auf unserer Website nach Stellenangeboten bei StudentJob zu schauen. Hier kannst du dich auf offene Datenwissenschaftsstellen bewerben und zeigst damit direktes Interesse, das viele Arbeitgeber schätzen!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Teamlead Artificial Intelligence - MLOps / Machine Learning (m/w/d) mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Lass deine Daten sprechen!:In einem Bereich wie Data Science ist es entscheidend, dass du deine praktischen Fähigkeiten präsentierst. Wenn du an Projekten gearbeitet hast, die deine Analysefähigkeiten oder dein Wissen über Machine Learning demonstrieren, teile sie in deinem Lebenslauf oder füge einen Link zu deinem GitHub-Portfolio bei. Die Daten, die du analysiert hast, und die Tools, die du verwendest, sollten klar hervorgehoben werden.
Ergebnisse quantifizieren!:Unterstütze deine Erfahrung mit quantifizierbaren Ergebnissen. Zeige, wie du durch deine Analysen oder Modelle zur Entscheidungsfindung beigetragen hast oder wie deine Berechnungen den Rohdaten neue Erkenntnisse entlockt haben. Arbeitgeber in der Data Science sind oft an konkreten Verbesserungen und Effizienzsteigerungen interessiert!
Erläutere deine Lernbereitschaft!:Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, zeige in deinem Anschreiben, dass du bereit bist, zu lernen und dich weiterzuentwickeln. Sprich über deine Neugier für neue Technologien oder Methoden im Data Science Bereich. Vielleicht hast du auch Kurse besucht oder Zertifikate erworben, die deine Begeisterung zeigen!
Die richtige technische Sprache!:Achte darauf, dass deine Bewerbung alle relevanten technischen Begriffe enthält, die in der Data Science gebräuchlich sind. Nenne spezifische Programmier- und Analysetools wie Python, R oder SQL, die du beherrschst. Dies macht es für die Rekrutierer einfacher, schnell zu erkennen, dass du für die Rolle als Teamlead Artificial Intelligence - MLOps / Machine Learning (m/w/d) bei StudentJob gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei StudentJob vorbereitet
✨Bereite deine technischen Skills vor
In einem Vorstellungsgespräch für eine Data-Science-Position wird oft dein Wissen über Tools wie Python, R oder SQL getestet. Mach dich mit gängigen Algorithmen und deren Einsatzmöglichkeiten vertraut, denn technische Fragen können schnell kommen. Lass uns sicherstellen, dass du in diesen Bereichen glänzt!
✨Verschaffe dir einen Überblick über Projekte
Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, ist es wichtig, dass du konkrete Erfahrungen und Projekte vorweisen kannst. Wenn du bereits an Data-Science-Projekten gearbeitet hast, sei bereit, diese in der Tiefe zu erläutern und zu diskutieren, wie du die Probleme gelöst hast. Dein Portfolio kann hier einen echten Unterschied machen!
✨Vorbereitung auf case studies
In Data-Science-Interviews sind case studies und praktische Probleme häufig Teil des Gesprächs. Übe, wie du strukturiert und logisch an solche Aufgaben herangehst. Arbeitgeber möchten sehen, wie du Daten analysierst und Lösungen entwickelst – bring also deine analytischen Fähigkeiten mit!
✨Zeige deine Leidenschaft für Daten
Mehr denn je geht es bei einer Vollzeitstelle darum, dass du nicht nur die Skills hast, sondern auch wirklich für das Feld brennst. Teile Anekdoten oder Erfahrungen, die zeigen, wie du zur Datenwissenschaft gekommen bist und was dich fasziniert. Diese Begeisterung kann für StudentJob entscheidend sein!
