Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und pflege Datenpipelines für KI-Systeme und arbeite an spannenden Projekten.
- Unternehmen: Innovatives Unternehmen in Deutschland oder den Niederlanden mit Fokus auf KI-Lösungen.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, Gesundheitsleistungen und Unterstützung bei der Relocation.
- Weitere Informationen: Dynamisches Umfeld mit großartigen Karrieremöglichkeiten und Teamarbeit.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der KI und arbeite mit modernster Technologie.
- Qualifikationen: Mindestens 3 Jahre Erfahrung in der Datenplattform-Entwicklung und starke Python-Kenntnisse.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Relocation to Germany or Netherlands: Senior AI Solution Engineer with 5+ years of experience. Wir ermöglichen angehenden Kandidaten, ihr volles Potenzial auszuschöpfen und die Möglichkeit zu finden, in Deutschland zu arbeiten. Bewerben Sie sich, wenn Ihre Fähigkeiten übereinstimmen und Sie daran interessiert sind, in sich selbst zu investieren und nach Deutschland umzuziehen.
Verantwortlichkeiten:
- Design und Wartung von Datenpipelines von Edge-Cloud-Datenplattformen.
- Aufbau von ETL-Pipelines mit AWS Glue und cloud-nativen Datenservices.
- Integration von Datenströmen aus ereignisbasierten Edge-Systemen.
- Verarbeitung und Strukturierung von Bewegungsverfolgungsdaten aus kamerabasierten Arenasystemen.
- Entwicklung und Pflege von Datensätzen für das Training und die Evaluierung von ML-Modellen.
- Aufbau zuverlässiger Datenprodukte und kuratierter Datensätze für Forscher und Ingenieure.
- Unterstützung von Ad-hoc-Analysen, Experimenten und Erkundungen durch Datenwissenschaftler.
- Sicherstellung der Datenqualität, Beobachtbarkeit, Herkunft und Reproduzierbarkeit über Pipelines hinweg.
- Zusammenarbeit mit Embedded-, Edge-, ML- und Softwareteams, um eine hochwertige Datenerfassung sicherzustellen.
- Verbesserung der Dateninfrastruktur zur Analyse und Optimierung des Schwarmverhaltens und der Systemleistung.
Ihr Profil:
Sie genießen es, komplexe Systemdaten in saubere, zuverlässige Datensätze umzuwandeln, die reale KI-Systeme antreiben.
Must-haves:
- 3+ Jahre Erfahrung als Data Platform Engineer oder in einer ähnlichen Rolle.
- Starke Erfahrung mit Python und SQL.
- Erfahrung im Aufbau cloud-basierter Datenpipelines.
- Vertrautheit mit AWS-Datenservices (S3, Glue, Athena usw.).
- Erfahrung mit Streaming- oder ereignisgesteuerten Datensystemen.
- Verständnis von Datenmodellierung und Design von Datenprodukten.
- Erfahrung in der Unterstützung von ML-Workflows und Datenwissenschaftlern.
- Starke Aufmerksamkeit für Datenqualität, Validierung und Reproduzierbarkeit.
- Komfortabel im Umgang mit komplexen Multi-System-Datensätzen (Hardware, Sensoren, Protokolle, Telemetrie).
Nice-to-haves:
- Erfahrung in der Verarbeitung von IoT-, Robotik- oder Telemetriedaten.
- Erfahrung mit Zeitreihen- oder Sensordatenpipelines.
- Vertrautheit mit SageMaker oder ML-Datenplattformen.
- Erfahrung mit Datensätzen zur Computer Vision oder Bewegungsverfolgungssystemen.
- Erfahrung im Design von Data Lakes oder Lakehouse-Architekturen.
AI Engineer Arbeitgeber: XFactor Talent
Unser Unternehmen bietet eine inspirierende Arbeitsumgebung für AI Engineers, die in Deutschland oder den Niederlanden tätig werden möchten. Wir fördern eine Kultur der Zusammenarbeit und Innovation, in der Mitarbeiter durch kontinuierliche Weiterbildung und spannende Projekte wachsen können. Mit flexiblen Arbeitsmodellen und einem starken Fokus auf persönliche Entwicklung sind wir der ideale Arbeitgeber für alle, die ihre Karriere im Bereich Künstliche Intelligenz vorantreiben möchten.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so AI Engineer erhalten könntest
✨Wende dich an die richtigen Communities
Schau dir Online-Communities und Foren an, die sich um Data Science drehen, wie Kaggle oder GitHub. Engagiere dich dort aktiv, teile deine Projekte und lerne von anderen – das wird dir helfen, nicht nur einen Fuß in die Tür zu bekommen, sondern auch wertvolle Kontakte zu knüpfen.
✨Präsentiere deine Daten-Projekte
Baue ein Portfolio auf, das deine besten Projekte zeigt. Nutze Plattformen wie GitHub oder eine persönliche Webseite, um deine Arbeiten zu veröffentlichen. Arbeitgeber im Data Science-Bereich schauen oft direkt auf praktische Erfahrungen, also zeig, was du drauf hast!
✨Nimm an Meetups und Hackathons teil
Besuche lokale Data Science-Meetups oder nehme an Hackathons teil. Diese Veranstaltungen sind nicht nur super, um dein Wissen zu erweitern, sondern auch Gold wert für Networking. Du lernst Fachkollegen kennen und kannst auf Lockere Art und Weise Eventualjobs ergattern.
✨Direkte Bewerbungen über unsere Seite
Vergiss nicht, direkt auf unserer Website nach Stellenangeboten bei XFactor Talent zu schauen. Hier kannst du dich auf offene Datenwissenschaftsstellen bewerben und zeigst damit direktes Interesse, das viele Arbeitgeber schätzen!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um AI Engineer mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Lass deine Daten sprechen!:In einem Bereich wie Data Science ist es entscheidend, dass du deine praktischen Fähigkeiten präsentierst. Wenn du an Projekten gearbeitet hast, die deine Analysefähigkeiten oder dein Wissen über Machine Learning demonstrieren, teile sie in deinem Lebenslauf oder füge einen Link zu deinem GitHub-Portfolio bei. Die Daten, die du analysiert hast, und die Tools, die du verwendest, sollten klar hervorgehoben werden.
Ergebnisse quantifizieren!:Unterstütze deine Erfahrung mit quantifizierbaren Ergebnissen. Zeige, wie du durch deine Analysen oder Modelle zur Entscheidungsfindung beigetragen hast oder wie deine Berechnungen den Rohdaten neue Erkenntnisse entlockt haben. Arbeitgeber in der Data Science sind oft an konkreten Verbesserungen und Effizienzsteigerungen interessiert!
Erläutere deine Lernbereitschaft!:Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, zeige in deinem Anschreiben, dass du bereit bist, zu lernen und dich weiterzuentwickeln. Sprich über deine Neugier für neue Technologien oder Methoden im Data Science Bereich. Vielleicht hast du auch Kurse besucht oder Zertifikate erworben, die deine Begeisterung zeigen!
Die richtige technische Sprache!:Achte darauf, dass deine Bewerbung alle relevanten technischen Begriffe enthält, die in der Data Science gebräuchlich sind. Nenne spezifische Programmier- und Analysetools wie Python, R oder SQL, die du beherrschst. Dies macht es für die Rekrutierer einfacher, schnell zu erkennen, dass du für die Rolle als AI Engineer bei XFactor Talent gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei XFactor Talent vorbereitet
✨Bereite deine technischen Skills vor
In einem Vorstellungsgespräch für eine Data-Science-Position wird oft dein Wissen über Tools wie Python, R oder SQL getestet. Mach dich mit gängigen Algorithmen und deren Einsatzmöglichkeiten vertraut, denn technische Fragen können schnell kommen. Lass uns sicherstellen, dass du in diesen Bereichen glänzt!
✨Verschaffe dir einen Überblick über Projekte
Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, ist es wichtig, dass du konkrete Erfahrungen und Projekte vorweisen kannst. Wenn du bereits an Data-Science-Projekten gearbeitet hast, sei bereit, diese in der Tiefe zu erläutern und zu diskutieren, wie du die Probleme gelöst hast. Dein Portfolio kann hier einen echten Unterschied machen!
✨Vorbereitung auf case studies
In Data-Science-Interviews sind case studies und praktische Probleme häufig Teil des Gesprächs. Übe, wie du strukturiert und logisch an solche Aufgaben herangehst. Arbeitgeber möchten sehen, wie du Daten analysierst und Lösungen entwickelst – bring also deine analytischen Fähigkeiten mit!
✨Zeige deine Leidenschaft für Daten
Mehr denn je geht es bei einer Vollzeitstelle darum, dass du nicht nur die Skills hast, sondern auch wirklich für das Feld brennst. Teile Anekdoten oder Erfahrungen, die zeigen, wie du zur Datenwissenschaft gekommen bist und was dich fasziniert. Diese Begeisterung kann für XFactor Talent entscheidend sein!
