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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle Vorhersagemodelle und arbeite an spannenden Datenanalysen.
- Arbeitgeber: Ein wachsendes Startup, das Vielfalt und Teamarbeit schätzt.
- Mitarbeitervorteile: Flexibles Arbeiten, kostenlose Snacks und ein modernes Arbeitsumfeld.
- Warum dieser Job: Gestalte innovative Lösungen in einem motivierten Team mit viel Freiraum für Ideen.
- Gewünschte Qualifikationen: Erfahrung mit ML-Tools und starke mathematische Kenntnisse sind erforderlich.
- Andere Informationen: Wir fördern deine Entwicklung und bieten Unterstützung für deine Projekte.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 36000 - 60000 € pro Jahr.
* Bei uns zählt der Mensch, nicht das Geschlecht.
Wir setzen auf Vielfalt, lehnen Diskriminierung ab und denken nicht in Kategorien.
DEIN SCOPE
Wir verbinden maschinennahe Kompetenz mit Daten-Intelligenz bis hin zu Agentic Workflows zur digitalen Transformation der deutschen Industrie durch smarte Lösungen. Du kannst uns dabei unterstützen!
- Du entwickelst Vorhersagemodellen (z. B. Predictive Maintenance) für industrienahe Anwendungsfälle
- Du erhöhst die Datenqualität und führst Datenanalyse & Feature Engineering für industrielle Daten durch
- Du arbeitest eng zusammen mit Embedded & Data Engineering
- Du führst Prototyping und Validierung von KI-Modellen durch (z.B. MLOps)
- Du dokumentierst und visualisierst deine Ergebnisse nachvollziehbar.
DEIN PROFIL
Du hast Spaß an komplexen, industrienahen und modernen Software-Projekten mitzuarbeiten? Du möchtest Verantwortung in der Daten Analyse und spannenden Industrie- und internen Projekten mit Machine Learning, Neuronalen Netzen und Generativer AI?
Das sind super Voraussetzungen. Zudem bringst du noch mit:
- Erfahrung mit scikit-learn, PyTorch oder TensorFlow
- Starke mathematische Statistikkenntnisse & Modellvalidierungsexpertise
- Erfahrung in Datenaufbereitung industrieller Datensätze
- Programmierkenntnisse in Python/Rust oder ähnlichem
- Rasches Verständnis komplexer Industriethemen- und Prozesse
- Kommunikationsfähigkeit komplexer Ergebnisse an Stakeholder
NICE TO HAVE
- Kenntnisse in Explainable AI
- MLOps und Edge AI Erfahrung (Deployment auf Devices)
- Daten-nahe Industrieerfahrung (z. B. Produktionsdaten, Sensordaten)
- Kenntnisse in RAGs und Agentic Workflows
UNSER ANGEBOT AN DICH
- Eine Festanstellung in einem wachsenden Startup mit attraktivem Gehalt.
- Mitarbeit in einem motivierten Team mit hoher Affinität zu gemeinsamen Mittagspausen und neuen Technologien.
- Vielseitige und anspruchsvolle Aufgabe mit hohem Maß an Gestaltungsfreiheit. Du bekommst den Freiraum, eigene Ideen einzubringen und umzusetzen.
- Flexible Arbeitszeiten und die Möglichkeit zum mobilen Arbeiten sind für uns selbstverständlich.
- Weitere Benefits wie Küche mit Wasserspender, Kaffee for free, Bistro im Gebäude und eine moderne Arbeitsumgebung (z.B. elektrisch höhenverstellbarer Schreibtisch, ergonomischer Schreibtischstuhl).
BEWIRB DICH JETZT!
- Untenstehenden Link anklicken, Kontaktdaten eingeben und Lebenslauf hochladen
oder - Deinen Lebenslauf per E-Mail an MyNextStep@tri-merge.com senden
Wir freuen uns auf dich!
Über uns
In unserem engagierten Team bekommst du den Gestaltungsspielraum, den du brauchst, um deine Projekte optimal voran zu bringen. Die Zusammenarbeit im Team spielt bei uns eine große Rolle, genau wie der offene und transparente Umgang. Zudem stehen wir für hohe Qualität und großes Fach-Knowhow. Aus diesen Gründen erhältst du bei uns die nötige Unterstützung dich weiter zu entwickeln, dein Potential auszuschöpfen und kein einzelnes Rädchen im Getriebe zu sein.
Data Scientist – ML & Predictive Analytics * Arbeitgeber: Tri.Merge GmbH
Kontaktperson:
Tri.Merge GmbH HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Data Scientist – ML & Predictive Analytics *
✨Tip Nummer 1
Nutze dein Netzwerk! Sprich mit ehemaligen Kollegen oder Kommilitonen, die bereits in der Branche arbeiten. Sie können dir wertvolle Einblicke geben und möglicherweise sogar eine Empfehlung aussprechen.
✨Tip Nummer 2
Beteilige dich an relevanten Online-Communities oder Foren, die sich mit Machine Learning und Predictive Analytics beschäftigen. Dort kannst du dein Wissen erweitern und Kontakte knüpfen, die dir bei deiner Jobsuche helfen können.
✨Tip Nummer 3
Erstelle ein Portfolio, das deine bisherigen Projekte im Bereich Datenanalyse und Machine Learning zeigt. Dies kann potenziellen Arbeitgebern helfen, deine Fähigkeiten und Erfahrungen besser zu verstehen.
✨Tip Nummer 4
Bereite dich auf technische Interviews vor, indem du häufige Fragen zu scikit-learn, PyTorch und TensorFlow übst. Zeige, dass du nicht nur die Theorie beherrschst, sondern auch praktische Anwendungen und Problemlösungen präsentieren kannst.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Data Scientist – ML & Predictive Analytics *
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Verstehe die Anforderungen: Lies die Stellenanzeige sorgfältig durch und achte auf die spezifischen Anforderungen und Qualifikationen, die für die Position als Data Scientist gefordert werden. Notiere dir wichtige Punkte, die du in deiner Bewerbung ansprechen möchtest.
Individualisiere deinen Lebenslauf: Passe deinen Lebenslauf an die Stelle an, indem du relevante Erfahrungen und Fähigkeiten hervorhebst, die mit den Anforderungen der Position übereinstimmen. Betone deine Kenntnisse in scikit-learn, PyTorch oder TensorFlow sowie deine Erfahrung in der Datenanalyse.
Motivationsschreiben verfassen: Schreibe ein überzeugendes Motivationsschreiben, in dem du erklärst, warum du dich für diese Position interessierst und wie deine Fähigkeiten zur digitalen Transformation der Industrie beitragen können. Zeige deine Begeisterung für Machine Learning und deine Fähigkeit, komplexe Ergebnisse zu kommunizieren.
Dokumentation und Visualisierung: Bereite Beispiele für deine bisherigen Arbeiten vor, insbesondere solche, die deine Fähigkeiten in der Dokumentation und Visualisierung von Ergebnissen zeigen. Dies kann in Form von Projekten oder Studien erfolgen, die du in deinem Lebenslauf oder Motivationsschreiben erwähnen kannst.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Tri.Merge GmbH vorbereitest
✨Verstehe die Technologien
Mach dich mit den Technologien vertraut, die in der Stellenbeschreibung erwähnt werden, wie scikit-learn, PyTorch und TensorFlow. Zeige im Interview, dass du praktische Erfahrungen mit diesen Tools hast und erkläre, wie du sie in früheren Projekten eingesetzt hast.
✨Bereite Beispiele vor
Bereite konkrete Beispiele aus deiner bisherigen Arbeit vor, die deine Fähigkeiten in der Datenanalyse, dem Feature Engineering und der Modellvalidierung demonstrieren. Dies hilft dir, deine Kompetenzen greifbar zu machen und zeigt, dass du die Anforderungen der Stelle verstehst.
✨Kommunikationsfähigkeit betonen
Da die Kommunikation komplexer Ergebnisse an Stakeholder wichtig ist, solltest du im Interview darauf eingehen, wie du technische Informationen verständlich vermitteln kannst. Überlege dir, wie du in der Vergangenheit erfolgreich mit verschiedenen Zielgruppen kommuniziert hast.
✨Fragen zur Unternehmenskultur stellen
Zeige Interesse an der Unternehmenskultur und den Werten des Unternehmens. Stelle Fragen zu Teamarbeit, Flexibilität und den Möglichkeiten zur persönlichen Weiterentwicklung. Dies zeigt, dass du nicht nur an der Position, sondern auch an der langfristigen Zusammenarbeit interessiert bist.
