Auf einen Blick
- Aufgaben: Analysiere Daten und entwickle KI-Modelle zur Unterstützung von Unternehmen.
- Arbeitgeber: Ein führendes Unternehmen im Bereich Software Analytics mit über 30 Jahren Erfahrung.
- Mitarbeitervorteile: Flexible Arbeitszeiten, Homeoffice-Möglichkeiten und spannende Projekte in verschiedenen Branchen.
- Warum dieser Job: Werde Teil eines innovativen Teams, das digitale Transformation vorantreibt und echten Einfluss hat.
- Gewünschte Qualifikationen: Kenntnisse in Data Science, Machine Learning und Programmiersprachen wie Python oder R sind erforderlich.
- Andere Informationen: Wir suchen kreative Köpfe, die bereit sind, die Zukunft der Datenanalyse zu gestalten.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 43200 - 84000 € pro Jahr.
Unsere über 30-jährige Erfolgsgeschichte im Software Analytics-Bereich zeigt: wir sind hochspezialisierte Experten, wenn es darum geht, datengetriebene Geschäftsmodelle zu schaffen. Durch die Synthese von Data Engineering, Machine Learning und Software Engineering unterstützen wir Unternehmen dabei, aus ihren Daten Mehrwerte zu generieren. Unsere über 160 Mitarbeiter treiben digitale Modernisierungen in den Branchen Manufacturing, Finance und Life Science voran und bereiten den Weg für eine Wirtschaft, die sich auf Wissen, Technik und Verantwortung stützt.
Nice-to-have skills:
- C#
- Innovation
- Rust
- Docker
- Python
- R
- C++
- Kubernetes
- Data Science
- Java
- Azure
- AWS
- Spark
- Kafka
Work experience:
- Data Engineer
- Data Scientist
- Software Architect
Languages:
- Deutsch
Data Scientist / AI Engineer (mwd) Arbeitgeber: TieTalent

Kontaktperson:
TieTalent HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Data Scientist / AI Engineer (mwd)
✨Tip Nummer 1
Netzwerke sind entscheidend! Suche nach Veranstaltungen oder Meetups in der Data Science- und KI-Community. Dort kannst du wertvolle Kontakte knüpfen, die dir helfen könnten, mehr über offene Stellen bei uns zu erfahren.
✨Tip Nummer 2
Bleibe auf dem Laufenden über aktuelle Trends in der Datenanalyse und KI. Verfolge relevante Blogs, Podcasts oder Webinare, um dein Wissen zu erweitern und interessante Gespräche während des Vorstellungsgesprächs führen zu können.
✨Tip Nummer 3
Praktische Erfahrungen sind Gold wert! Arbeite an eigenen Projekten oder beteilige dich an Open-Source-Projekten, um deine Fähigkeiten in Python, R oder anderen relevanten Technologien zu demonstrieren. Das zeigt dein Engagement und deine praktischen Kenntnisse.
✨Tip Nummer 4
Bereite dich gut auf technische Interviews vor. Übe häufige Fragen zu Data Science und Machine Learning, und sei bereit, deine Lösungsansätze klar und strukturiert zu präsentieren. Das wird dir helfen, im Interview zu glänzen.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Data Scientist / AI Engineer (mwd)
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Verstehe die Anforderungen: Lies die Stellenbeschreibung sorgfältig durch und achte auf die geforderten Fähigkeiten und Erfahrungen. Stelle sicher, dass du diese in deinem Lebenslauf und Anschreiben hervorhebst.
Betone relevante Fähigkeiten: Wenn du Kenntnisse in Programmiersprachen wie Python, R oder C# hast, stelle sicher, dass du diese klar und deutlich in deinem Lebenslauf und Anschreiben erwähnst. Zeige, wie du diese Fähigkeiten in früheren Projekten angewendet hast.
Erstelle ein überzeugendes Anschreiben: Nutze dein Anschreiben, um deine Motivation für die Position als Data Scientist / AI Engineer zu erläutern. Erkläre, warum du an der Arbeit mit datengetriebenen Geschäftsmodellen interessiert bist und wie du zur digitalen Modernisierung beitragen kannst.
Prüfe deine Unterlagen: Bevor du deine Bewerbung einreichst, überprüfe alle Dokumente auf Rechtschreibfehler und Vollständigkeit. Achte darauf, dass dein Lebenslauf aktuell ist und alle relevanten Erfahrungen und Qualifikationen enthält.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei TieTalent vorbereitest
✨Verstehe die Unternehmensmission
Informiere dich über die Erfolgsgeschichte des Unternehmens im Bereich Software Analytics. Zeige, dass du die Bedeutung von datengetriebenen Geschäftsmodellen verstehst und wie deine Fähigkeiten dazu beitragen können.
✨Technische Fähigkeiten hervorheben
Bereite dich darauf vor, deine Kenntnisse in relevanten Technologien wie Python, R, Docker und Kubernetes zu demonstrieren. Sei bereit, konkrete Beispiele aus deiner bisherigen Arbeit zu nennen, die deine Expertise in diesen Bereichen zeigen.
✨Fragen zur Teamarbeit stellen
Da das Unternehmen auf interdisziplinäre Zusammenarbeit setzt, stelle Fragen zur Teamdynamik und den Projekten, an denen du arbeiten würdest. Dies zeigt dein Interesse an der Unternehmenskultur und der Zusammenarbeit mit anderen.
✨Bereite dich auf praktische Aufgaben vor
Erwarte, dass du während des Interviews praktische Aufgaben oder Fallstudien lösen musst. Übe im Voraus, um deine Problemlösungsfähigkeiten und dein technisches Wissen unter Beweis zu stellen.