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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle KI-Modelle und arbeite an innovativen Lösungen für die Energiebranche.
- Arbeitgeber: Revolutionäres Unternehmen im Energiesektor mit einem kreativen Team.
- Mitarbeitervorteile: Flexible Arbeitszeiten, spannende Projekte und direkte Zusammenarbeit mit Führungskräften.
- Warum dieser Job: Sei Teil von Project NOVA und gestalte die Zukunft der Energie mit KI.
- Gewünschte Qualifikationen: Studium in Data Science, Informatik oder verwandten Bereichen erforderlich.
- Andere Informationen: Tolle Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung und Innovation.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 1985 - 1985 € pro Monat.
Über die Rolle
Sind Sie leidenschaftlich an AI/ML interessiert und haben praktische Erfahrungen in der Anwendung? Schließen Sie sich uns an, um die Energiebranche zu revolutionieren! Wir bilden eine spezielle Taskforce, um Effizienzbedarfe aus verschiedenen Perspektiven zu identifizieren und innovative Lösungen mit AI und Datenmanagement zu entwickeln. Seien Sie Teil von Projekt NOVA (Next-gen Optimization with Visionary AI) und arbeiten Sie direkt mit unserem CEO und dem Führungsteam zusammen, wobei Sie volle Freiheit zum Innovieren genießen.
Verantwortlichkeiten
- Zusammenarbeit mit funktionsübergreifenden Teams zur Identifizierung von AI/ML-Möglichkeiten.
- Entwurf, Aufbau und Bereitstellung von Machine Learning-Modellen.
- Analyse großer Datensätze zur Gewinnung von Erkenntnissen.
- Dokumentation der Entwicklungsprozesse und Modellresultate.
- Präsentation der Ergebnisse für Stakeholder mithilfe von Visualisierungen und Berichten.
- Aktualisierung über Fortschritte im Bereich AI/ML.
- Bereinigung, Strukturierung und Engineering von Daten für benutzerdefinierte und BI-Projekte.
- Entwicklung und Wartung von Datenpipelines und Workflows auf Azure.
- Unterstützung bei der Datenbereinigung für mehrere Teams.
Fähigkeiten und Eigenschaften für den Erfolg
- Studium oder kürzlich abgeschlossenes Studium in Industrial Data Science, Engineering, Computer Science, AI, ML oder einem verwandten Bereich.
- Starkes Verständnis von Machine Learning-Algorithmen.
- Kenntnisse in Python, R oder Java.
- Erfahrung mit AI/ML-Bibliotheken (z.B. Pinecone, TensorFlow, PyTorch, scikit-learn).
- Analytische und problemlösende Fähigkeiten.
- Kommunikations- und Präsentationsfähigkeiten.
- Erfahrung mit Datenvisualisierungstools (z.B. Tableau, Power BI).
- Erfahrung mit Vektordatenbanken (z.B. Pinecone).
- Kenntnisse in Python und SQL.
- Erfahrung mit Azure Data Services (z.B. Azure Data Factory, Azure SQL-Datenbank).
- Vertrautheit mit BI-Tools und Datenumwandlung.
Anforderungen
Bewerber müssen ihre Github-Profile zusammen mit Lebensläufen einreichen.
AI & Machine Learning Intern – Data Engineer Arbeitgeber: Trench Group
Kontaktperson:
Trench Group HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: AI & Machine Learning Intern – Data Engineer
✨Tipp Nummer 1
Nutze dein Netzwerk! Sprich mit Freunden, Kommilitonen oder ehemaligen Kollegen über die Stelle. Oftmals erfährt man durch persönliche Kontakte von offenen Positionen, die nicht öffentlich ausgeschrieben sind.
✨Tipp Nummer 2
Bereite dich auf das Vorstellungsgespräch vor, indem du häufige Fragen zu AI/ML und Datenengineering übst. Zeige, dass du nicht nur die Theorie beherrschst, sondern auch praktische Anwendungen und Lösungen präsentieren kannst.
✨Tipp Nummer 3
Sei proaktiv und zeige deine Leidenschaft für das Thema! Teile deine Projekte auf GitHub und bringe Beispiele mit, die deine Fähigkeiten in Python, R oder Java demonstrieren. Das zeigt, dass du bereit bist, dich einzubringen.
✨Tipp Nummer 4
Bewirb dich direkt über unsere Website! So hast du die besten Chancen, gesehen zu werden. Vergiss nicht, deinen GitHub-Profillink beizufügen, um deine technischen Fähigkeiten zu unterstreichen.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: AI & Machine Learning Intern – Data Engineer
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Sei kreativ mit deinem Lebenslauf!: Dein Lebenslauf ist deine Visitenkarte. Mach ihn einzigartig und zeig, was dich von anderen abhebt! Nutze klare Strukturen und hebe relevante Erfahrungen hervor, die zu unserer AI & Machine Learning Intern Rolle passen.
GitHub-Profil nicht vergessen!: Da wir dein GitHub-Profil sehen möchten, sorge dafür, dass es aktuell ist und deine besten Projekte zeigt. Zeige uns, was du drauf hast und wie du mit Code umgehst – das ist für uns super wichtig!
Anschreiben mit Persönlichkeit!: In deinem Anschreiben solltest du nicht nur deine Fähigkeiten auflisten, sondern auch deine Leidenschaft für AI/ML zeigen. Erzähl uns, warum du Teil von Project NOVA werden möchtest und was dich motiviert, in der Energiebranche zu arbeiten.
Bewerbung über unsere Website!: Wir empfehlen dir, deine Bewerbung direkt über unsere Website einzureichen. So stellst du sicher, dass alles an die richtige Stelle kommt und wir deine Unterlagen schnell bearbeiten können. Wir freuen uns auf deine Bewerbung!
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Trench Group vorbereitest
✨Mach dich mit dem Unternehmen vertraut
Bevor du zum Interview gehst, informiere dich gründlich über das Unternehmen und insbesondere über Project NOVA. Verstehe die Ziele und Herausforderungen, die sie im Bereich AI/ML angehen wollen. So kannst du gezielte Fragen stellen und zeigen, dass du wirklich interessiert bist.
✨Bereite deine technischen Fähigkeiten vor
Da du in der Rolle als Data Engineer arbeiten wirst, solltest du deine Kenntnisse in Python, R oder Java auffrischen. Sei bereit, über deine Erfahrungen mit AI/ML-Bibliotheken wie TensorFlow oder PyTorch zu sprechen und eventuell sogar praktische Beispiele aus deinem Github-Profil zu präsentieren.
✨Präsentiere deine Projekte
Nutze die Gelegenheit, um deine bisherigen Projekte und Erfahrungen zu teilen. Bereite eine kurze Präsentation vor, die deine Analysefähigkeiten und den Umgang mit großen Datensätzen zeigt. Visualisierungen sind hier besonders wichtig, also bringe einige Beispiele mit, die du in Tools wie Tableau oder Power BI erstellt hast.
✨Stelle Fragen zur Teamarbeit
Da die Rolle viel Zusammenarbeit mit verschiedenen Teams erfordert, stelle Fragen dazu, wie die Zusammenarbeit im Unternehmen funktioniert. Zeige dein Interesse an interdisziplinärem Arbeiten und wie du deine analytischen Fähigkeiten in einem Team einbringen kannst.