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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle Vorhersagemodelle und verbessere die Datenqualität für industrielle Anwendungen.
- Arbeitgeber: Wachsendes Startup mit einem motivierten Team und innovativen Technologien.
- Mitarbeitervorteile: Attraktives Gehalt, flexible Arbeitszeiten und Weiterbildungsmöglichkeiten.
- Andere Informationen: Offene Teamkultur mit viel Gestaltungsspielraum und Unterstützung für deine persönliche Entwicklung.
- Warum dieser Job: Gestalte die digitale Transformation der Industrie mit smarten Lösungen und bringe deine Ideen ein.
- Gewünschte Qualifikationen: Erfahrung mit scikit-learn, PyTorch oder TensorFlow sowie Programmierkenntnisse in Python/Rust.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 45000 - 65000 € 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! In deiner neuen Rolle entwickelst du Vorhersagemodellen (z. B. Predictive Maintenance) für industrienahe Anwendungsfälle. Du erhöhst die Datenqualität und führst Datenanalyse & Feature Engineering für industrielle Daten durch. Außerdem arbeitest du eng zusammen mit Embedded & Data Engineering. Du führst Prototyping und Validierung von KI-Modellen durch (z.B. MLOps). Zudem dokumentierst und visualisierst du deine Ergebnisse nachvollziehbar.
DEIN PROFIL
Du hast Spaß daran, an komplexen, industrienahen und modernen Software-Projekten mitzuarbeiten und möchtest Verantwortung in der AI-basierten Software-Entwicklung sowie in spannenden Industrie- und internen Projekten mit Agentic Workflows übernehmen. Das sind super Voraussetzungen. Zudem bringst du noch mit:
- Erfahrung mit scikit-learn, PyTorch oder TensorFlow sowie in Datenaufbereitung industrieller Datensätze
- Programmierkenntnisse in Python/Rust oder ähnlichem
- Starke mathematische Statistikkenntnisse & Modellvalidierungsexpertise
- Rasches Verständnis komplexer Industriethemen- und Prozesse
- Kommunikationsfähigkeit komplexer Ergebnisse an Stakeholder
NICE TO HAVE
- Erfahrung in MLOps und Edge AI (Deployment auf Devices)
- Daten-nahe Industrieerfahrung (z. B. Produktionsdaten, Sensordaten)
- Kenntnisse in Explainable AI sowie 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 Aufgaben mit hohem Maß an Gestaltungsfreiheit, die dir den Freiraum bieten, eigene Ideen einzubringen und umzusetzen.
- Flexible Arbeitszeiten und die Möglichkeit zum mobilen Arbeiten sind für uns selbstverständlich.
- Weiterbildungsmöglichkeiten für deine persönliche und fachliche Entwicklung.
- Weitere Benefits wie 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. 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
Kontaktperson:
Tri Merge HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Data Scientist – ML & Predictive Analytics *
✨Tipp Nummer 1
Netzwerken ist der Schlüssel! Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit Leuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Lass uns wissen, wenn du Fragen hast oder Unterstützung brauchst!
✨Tipp Nummer 2
Bereite dich auf Vorstellungsgespräche vor, indem du häufige Fragen und technische Herausforderungen übst. Wir können dir helfen, die besten Ressourcen zu finden, um deine Skills aufzufrischen!
✨Tipp Nummer 3
Zeige deine Leidenschaft für Datenwissenschaft! Teile Projekte oder Erfahrungen, die du gemacht hast, um dein Interesse und deine Fähigkeiten zu demonstrieren. Das macht einen großen Eindruck!
✨Tipp Nummer 4
Bewirb dich direkt über unsere Website! So kannst du sicherstellen, dass deine Bewerbung die richtige Person erreicht. Wir freuen uns darauf, von dir zu hören!
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Data Scientist – ML & Predictive Analytics *
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Sei du selbst!: Wir wollen dich kennenlernen, also zeig uns, wer du wirklich bist! Lass deine Persönlichkeit in deinem Anschreiben durchscheinen und erzähl uns, warum du für die Rolle als Data Scientist brennst.
Mach es konkret!: Verwende konkrete Beispiele aus deiner bisherigen Erfahrung, um deine Fähigkeiten zu untermauern. Zeig uns, wie du mit Tools wie scikit-learn oder TensorFlow gearbeitet hast und welche Erfolge du damit erzielt hast.
Achte auf die Details!: Ein gut strukturiertes und fehlerfreies Dokument macht einen guten Eindruck. Nimm dir die Zeit, deine Bewerbung sorgfältig zu überprüfen und sicherzustellen, dass alles klar und verständlich ist.
Bewirb dich über unsere Website!: Der einfachste Weg, um Teil unseres Teams zu werden, ist, dich direkt über unsere Website zu bewerben. Klicke auf den Link, lade deinen Lebenslauf hoch und gib uns die Chance, dich kennenzulernen!
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Tri Merge vorbereitest
✨Verstehe die Technologien
Mach dich mit den Technologien vertraut, die in der Stellenbeschreibung erwähnt werden, wie scikit-learn, PyTorch oder TensorFlow. Zeige im Interview, dass du praktische Erfahrungen damit hast und bereit bist, diese in realen Projekten anzuwenden.
✨Bereite konkrete Beispiele vor
Überlege dir spezifische Projekte oder Erfahrungen, die deine Fähigkeiten in der Datenanalyse, Feature Engineering und Modellvalidierung demonstrieren. Sei bereit, diese Beispiele im Interview zu erläutern und zu zeigen, wie du Herausforderungen gemeistert hast.
✨Kommunikation ist der Schlüssel
Da du komplexe Ergebnisse an Stakeholder kommunizieren musst, übe, technische Konzepte einfach und verständlich zu erklären. Bereite dich darauf vor, wie du deine Ergebnisse visualisieren und präsentieren würdest, um sicherzustellen, dass alle Beteiligten folgen können.
✨Zeige Interesse an der Branche
Informiere dich über aktuelle Trends und Herausforderungen in der Industrie, insbesondere im Bereich Predictive Maintenance und AI. Zeige im Interview, dass du nicht nur die technischen Fähigkeiten hast, sondern auch ein echtes Interesse an der Branche und deren Entwicklungen.