Auf einen Blick
- Aufgaben: Leite ein interdisziplinäres KI-Team und entwickle innovative KI-Strategien.
- Unternehmen: Analysehaus aus Stuttgart mit Fokus auf präzise Marktanalysen.
- Vorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, betriebliche Krankenversicherung und flexible Arbeitszeiten.
- Weitere Informationen: Offene Kultur mit regelmäßigen Teamevents und Entwicklungsmöglichkeiten.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der KI und bringe deine Ideen aktiv ein.
- Qualifikationen: Erfahrung in KI-Projekten und Teamführung erforderlich.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 80000 - 100000 € pro Jahr.
Über das Unternehmen
Wir sind ein Analysehaus aus Stuttgart mit der Mission, Anleger am Kapitalmarkt mit präzisen Analysen zu Erfolg zu helfen. Mit unseren täglichen Analysen, Einschätzungen und Prognosen zu über 203 Werten, bieten wir für jeden Anleger maximalen Mehrwert. Dabei steht der finanzielle Erfolg unserer Abonnenten immer im Vordergrund, weshalb wir auch finanzjournalistische Arbeit leisten, um ein vollumfängliches Paket anzubieten.
Was bieten wir dir?
- Attraktives Gehaltspaket: Deine Leistung wird mit einer wettbewerbsfähigen Vergütung und einer Beteiligung am Unternehmenserfolg honoriert.
- Gesundheit & Vorsorge: Wir unterstützen dich mit einer betrieblichen Krankenversicherung.
- Deine Entwicklung: Du erhältst gezielte Weiterbildungsmöglichkeiten, um dich und dein Team an der Spitze der KI-Entwicklung zu halten.
- Top-Ausstattung: Arbeite mit modernster Hard- und Software, die du dir selbst aussuchen kannst.
- Flexibilität: Gestalte deine Arbeitszeit eigenverantwortlich und flexibel im Home Office, um Beruf und Privatleben optimal zu vereinen.
- Echter Gestaltungsspielraum: Bringe deine Ideen direkt ein und forme die KI-Strategie des Unternehmens durch kurze Entscheidungswege aktiv mit.
- Starkes Team: Freue dich auf regelmäßige Teamevents und eine offene, wertschätzende Kultur des Austauschs.
Was erwartet dich?
- Führung & Entwicklung eines interdisziplinären KI-Teams (z. B. Data Scientists, ML Engineers, Data Engineers) inkl. Coaching, Feedback und Teamaufbau.
- KI-Strategie & Roadmap: Ableitung, Priorisierung und Steuerung von KI-Initiativen in enger Zusammenarbeit mit Produkt, IT und Fachbereichen.
- Use-Case-Entwicklung: Identifikation, Bewertung und Umsetzung von KI-Anwendungsfällen (z.B. Prognosen, Automatisierung, NLP, Recommender, Computer Vision).
- Delivery & Qualität: Sicherstellen von End-to-End-Umsetzung (Datenbasis Modell Deployment Monitoring) inkl. Modellqualität, Robustheit und Performance.
- MLOps & Skalierung: Aufbau/Weiterentwicklung von Best Practices (CI/CD für ML, Feature Stores, Model Registry, Monitoring, Retraining, Experiment Tracking).
- Stakeholder-Management: Übersetzen komplexer KI-Themen in verständliche Entscheidungen, Präsentationen und Business Cases.
- Governance & Compliance: Mitgestaltung von verantwortungsvoller KI (z. B. Datenschutz, Bias/ Fairness, Modell-Dokumentation, Risikobewertung).
Was solltest du mitbringen?
- Du hast ein Studium der (Wirtschafts-)Informatik, Data Science oder eine vergleichbare Qualifikation erfolgreich abgeschlossen.
- Du bringst langjährige Erfahrung in der Umsetzung von KI-, Daten- oder Digitalisierungsprojekten mit.
- Du hast bereits Teams fachlich oder disziplinarisch zum Erfolg geführt und Freude an moderner Führung.
- Du verstehst aktuelle KI-Technologien tiefgreifend und weißt, wie man sie gewinnbringend im Unternehmen einsetzt.
- Du bist erfahren im Stakeholder-Management und steuerst interdisziplinäre Projekte souverän durch alle Phasen.
- Du kennst dich mit Datenschutz und IT-Compliance aus und achtest auf einen verantwortungsvollen KI-Einsatz.
- Du überzeugst als analytische, strategische Persönlichkeit mit ausgeprägter Kommunikationsstärke.
- Du kommunizierst sicher und fließend auf Deutsch und Englisch.
Teamleiter Künstliche Intelligenz - Data Science / MLOps (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 Teamleiter Künstliche Intelligenz - Data Science / MLOps (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 Teamleiter Künstliche Intelligenz - Data Science / MLOps (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 Teamleiter Künstliche Intelligenz - Data Science / MLOps (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!
