System Engineer – Data Science (m/w/d)

System Engineer – Data Science (m/w/d)

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

  • Aufgaben: Analysiere IT-Landschaften und entwickle innovative KI-Anwendungen mit echtem Business-Mehrwert.
  • Unternehmen: Dynamisches Unternehmen mit offener Kultur und flexiblen Arbeitsmodellen.
  • Vorteile: Flexible Arbeitszeiten, 30 Urlaubstage, betriebliche Altersvorsorge und attraktive Mitarbeiterrabatte.
  • Weitere Informationen: Umfassendes Onboarding und zahlreiche Weiterbildungsmöglichkeiten für deine persönliche Entwicklung.
  • Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Datenwissenschaft und arbeite an spannenden Projekten mit modernster Technologie.
  • Qualifikationen: Abgeschlossenes IT-Studium und Erfahrung in Data Science oder Cloud-Architekturen.

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

Ihre Aufgaben

  • Sie analysieren IT-Landschaften sowie Use Cases und bauen die spezifische Architektur auf, um die Kundenbedürfnisse optimal abzudecken.
  • Dazu stehen Sie im Austausch mit unseren Kunden, beraten und schlagen geeignete Lösungen vor.
  • Daten- und KI-getriebene Use Cases mit klarem Business-Mehrwert werden von Ihnen konzipiert, implementiert und kontinuierlich weiterentwickelt.
  • Zur Beantwortung konkreter betriebswirtschaftlicher Fragestellungen setzen Sie klassische Machine‑Learning-Methoden sowie statistische Verfahren ein, beispielsweise in den Bereichen Zeitreihenanalyse, Forecasting oder Predictive Maintenance.
  • Sie entwickeln moderne KI-Anwendungen mit Schwerpunkt auf Large Language Models (LLMs) und Retrieval‑Augmented Generation (RAG) unter Berücksichtigung von Evaluierung, Sicherheit, Performance, Quantisierung sowie – bei Bedarf – Fine‑Tuning und agentischen Ansätzen.
  • Sie designen, implementieren und betreiben skalierbare Data‑Science‑ und KI‑Architekturen in Public‑, Private‑ und Hybrid‑Cloud‑ sowie On‑Prem‑Umgebungen, einschließlich verteilter Datenverarbeitung, containerisierter Services (z. B. Kubernetes) und Infrastructure‑as‑Code.

Ihr Profil

  • Abgeschlossenes IT‑orientiertes Studium – z. B. im Bereich Informatik, Wirtschaftsinformatik, Medieninformatik, Software‑Engineering, Mathematik, Physik.
  • Mehrjährige praktische Erfahrung sowie fachliche Expertise in einem der folgenden Bereiche: GenAI, Cloud‑Architekturen im Data‑Science‑Kontext, Infrastructure as Code, oder Data Mining.
  • Entsprechend Ihrer fachlichen Expertise und erworbenen Kompetenzen sind Sie in einer der folgenden Technologien bzw. einem der Themenbereiche spezialisiert: RAG‑Systeme (Retrieval‑Augmented Generation) und relevante Aspekte wie Evaluierung, Sicherheit, Performance, Quantisierung; Microsoft Azure (insbesondere Projekterfahrung in Azure ML, AI Foundry, Azure OpenAI) oder vergleichbare Cloud‑Umgebungen; verteilte Datenverarbeitung und in der Entwicklung containerisierter Services (z. B. auf Kubernetes); klassisches Machine‑Learning‑ und statistische Verfahren auf Business‑Probleme.
  • Tiefgehende Kenntnisse in der Entwicklung mit Python und Machine‑Learning‑/Deep‑Learning‑Frameworks in Kundenprojekten.
  • Fundiertes Wissen über SQL oder Spark und idealerweise verteilten Datenverarbeitungs‑ oder Cluster‑Computing‑Frameworks.
  • Erfahrung in der Kundenberatung und Freude am Präsentieren der Arbeit, wobei Selbstorganisation und Arbeiten im Team vorausgesetzt wird.
  • Idealerweise verfügen Sie über Kenntnisse in einer oder mehreren der folgenden Technologien: Ansible, Terraform, Kubernetes, Zeitreihenanalyse, Infrastructure as Code, NLP, NoSQL, Streaming‑Systeme, Data‑Science‑Plattformen oder Model Deployment.
  • Gute Kommunikationsfähigkeiten mit sehr guten Deutsch‑ (Level C1 oder höher) und Englischkenntnissen (Level B2 oder höher) sowie Reisebereitschaft innerhalb Deutschlands.

Ihre Vorteile

  • Flexibilität: Unsere Teams entscheiden sich je nach Aufgabengebiet, welche Aufteilung zwischen mobilem Arbeiten und Präsenz vor Ort sinnvoll ist. Zudem bieten wir flexible Arbeitszeiten und 30 Urlaubstage.
  • Corporate Benefits: Sie haben die Möglichkeit, monatlich wechselnde, attraktive Mitarbeiterrabatte zu nutzen.
  • Vorsorgen für die Zukunft: Profitieren Sie von einer betrieblichen Altersvorsorge mit Arbeitgeberzuschuss.
  • Weiterbildung: Wir unterstützen Ihre persönliche und berufliche Entwicklung mit einem vielseitigen Schulungsangebot – von internen Trainings durch erfahrene Kollegen bis hin zu externen Weiterbildungen.
  • Individueller Start: Ein umfassendes Onboarding‑Event ermöglicht Ihnen den idealen Einstieg.
  • Kultur & Zusammenarbeit: Wir leben eine Unternehmenskultur mit offenen Türen und wertschätzender Atmosphäre, in der Ihre Eigeninitiative sowie Ihr Engagement gefördert werden.
  • Moderne Ausstattung: Sie erhalten ein Smartphone und Notebook mit Betriebssystem nach Wahl.

System Engineer – Data Science (m/w/d) Arbeitgeber: SVA

Als Arbeitgeber bieten wir Ihnen die Möglichkeit, in einem dynamischen Umfeld zu arbeiten, das Innovation und persönliche Entwicklung fördert. Unsere flexible Arbeitsweise, kombiniert mit einem umfangreichen Schulungsangebot und einer wertschätzenden Unternehmenskultur, ermöglicht es Ihnen, Ihre Fähigkeiten im Bereich Data Science und KI kontinuierlich auszubauen. Zudem profitieren Sie von attraktiven Mitarbeiterrabatten und einer betrieblichen Altersvorsorge, die Ihre Zukunft absichert.

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Kontaktdaten:

SVA Recruiting-Team

StudySmarter Expertenrat🤫

Wir sind der Meinung, dass Sie so System Engineer – Data Science (m/w/d) erhalten könnten

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 SVA 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 System Engineer – Data Science (m/w/d) mit Bravour zu bestehen

Datenanalyse
Machine Learning
Statistische Verfahren
Python
Kubernetes
Cloud-Architekturen
Infrastructure as Code

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 System Engineer – Data Science (m/w/d) bei SVA gut geeignet bist.

Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei SVA 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 SVA entscheidend sein!