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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und implementiere ML-Lösungen in einer produktionsbereiten Umgebung.
- Arbeitgeber: Innovatives Unternehmen mit Fokus auf Data Science und MLOps.
- Mitarbeitervorteile: Attraktives Gehalt, flexible Arbeitszeiten und Weiterbildungsmöglichkeiten.
- Andere Informationen: Dynamisches Team mit großartigen Entwicklungschancen.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft mit ML-Technologien und verbessere reale Systeme.
- Gewünschte Qualifikationen: Erfahrung in ML-Modellen und MLOps-Praktiken erforderlich.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 45000 - 65000 € pro Jahr.
Dein Beitrag zum Glück: Du bist für das Entwerfen, Entwickeln und Implementieren von ML-basierten Lösungen in einer produktionsbereiten Umgebung unter Verwendung bewährter MLOps-Praktiken zuständig. Gemeinsam mit dem Data Engineering Team sorgst du dafür, ML-Modelle in bestehende Systeme zu integrieren und Workflows zu optimieren. Weiters stellst du die Skalierbarkeit, Stabilität und Performance von ML-Modellen sicher und kümmerst dich um die Überwachung und Verbesserung der Modelle (inkl. Monitoring und Fehlerbehebung). Strukturiertes, agiles Arbeiten sowie sorgfältiges Testen nach dem Mehr-Augen-Prinzip und eine saubere fachliche wie technische Dokumentation des Codes sind dir wichtig. Zudem bist du stets am Puls der Zeit, behältst Trends und neue Technologien im Auge und gewährleistest die kontinuierliche Verbesserung der Modelltrainings- und Deployment-Prozesse.
Darum bist du unser Gewinn:
- Abgeschlossene Ausbildung mit IT-Background (HTL/FH/Uni, etc.)
- Mehrjährige Berufserfahrung in der Entwicklung von ML-Modellen sowie der Anwendung von MLOps-Praktiken wie Modelltraining, Modellversionierung, Continuous Integration und Deployment (CI/CD), automatisiertes Monitoring usw.
- Fundierte Kenntnisse in SQL, PySpark/Python sowie den gängigen Data-Science-Bibliotheken (z.B. scikit-learn, numpy, pandas)
- Know-how im Umgang mit Databricks oder anderen Cloud Plattformen von Vorteil
- Hohes Qualitätsbewusstsein sowie ausgeprägte Teamorientierung
- Sehr gute Deutsch- sowie gute Englisch-Kenntnisse
Data Scientist (all genders) Arbeitgeber: win2day
Kontaktperson:
win2day HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Data Scientist (all genders)
✨Netzwerken ist der Schlüssel
Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit anderen Data Scientists und Fachleuten in Kontakt zu treten. Teile deine Projekte und Erfolge, um sichtbar zu werden und vielleicht sogar Empfehlungen zu erhalten.
✨Praktische Erfahrungen zeigen
Erstelle ein Portfolio mit deinen besten ML-Projekten. Zeige, wie du MLOps-Praktiken angewendet hast und welche Ergebnisse du erzielt hast. Das spricht für deine Fähigkeiten und macht dich für Arbeitgeber attraktiver.
✨Vorbereitung auf technische Interviews
Mach dich bereit für technische Fragen und praktische Tests. Übe Coding-Challenges und sei bereit, deine Denkweise zu erklären. Das zeigt, dass du nicht nur die Theorie beherrschst, sondern auch praktisch anwenden kannst.
✨Bewirb dich direkt über unsere Website
Wir empfehlen dir, dich direkt über unsere Website zu bewerben. So kannst du sicherstellen, dass deine Bewerbung die richtige Anlaufstelle erreicht und du die besten Chancen hast, gesehen zu werden.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Data Scientist (all genders)
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Mach es persönlich!: Zeig uns, wer du bist! Verwende in deinem Anschreiben eine persönliche Ansprache und erzähle uns, warum du dich für die Stelle als Data Scientist bei StudySmarter interessierst. Das macht deine Bewerbung einzigartig und hebt dich von anderen ab.
Betone deine Erfahrungen: Erzähle uns von deinen bisherigen Projekten und Erfahrungen im Bereich ML und MLOps. Zeige konkret auf, wie du Modelle entwickelt, implementiert und optimiert hast. Das gibt uns einen klaren Eindruck von deinem Können und deiner Eignung für die Rolle.
Sei strukturiert: Achte darauf, dass deine Bewerbung gut strukturiert ist. Verwende klare Absätze und Überschriften, um deine Qualifikationen und Erfahrungen übersichtlich darzustellen. Das zeigt uns, dass du auch in der Arbeit strukturiert und organisiert bist.
Bewirb dich über unsere Website: Wir empfehlen dir, deine Bewerbung direkt über unsere Website einzureichen. So stellst du sicher, dass wir alle Informationen schnell und einfach erhalten und du den besten Überblick über den Bewerbungsprozess hast.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei win2day vorbereitest
✨Verstehe die MLOps-Praktiken
Mach dich mit den bewährten MLOps-Praktiken vertraut, die in der Stellenbeschreibung erwähnt werden. Sei bereit, konkrete Beispiele aus deiner bisherigen Erfahrung zu nennen, wie du Modelltraining, Versionierung und CI/CD erfolgreich umgesetzt hast.
✨Zeige deine Teamfähigkeit
Da Teamarbeit hier wichtig ist, solltest du während des Interviews betonen, wie du in der Vergangenheit mit anderen zusammengearbeitet hast. Bereite ein Beispiel vor, das deine Fähigkeit zur Zusammenarbeit und Kommunikation im Team zeigt.
✨Bleib am Puls der Zeit
Informiere dich über aktuelle Trends und Technologien im Bereich Data Science und MLOps. Zeige im Interview, dass du nicht nur die Grundlagen beherrschst, sondern auch bereit bist, neue Ansätze und Tools zu lernen und anzuwenden.
✨Bereite technische Fragen vor
Erwarte technische Fragen zu SQL, PySpark/Python und den gängigen Data-Science-Bibliotheken. Übe, wie du komplexe Probleme lösen würdest, und sei bereit, deinen Denkprozess klar und strukturiert zu erklären.