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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle KI-gestützte Lösungen und arbeite an spannenden Data Science Projekten.
- Arbeitgeber: Innovatives Unternehmen mit Fokus auf Technologie und agiles Arbeiten.
- Mitarbeitervorteile: Flexible Arbeitszeiten, Remote-Arbeit und umfangreiche Weiterbildungsmöglichkeiten.
- Warum dieser Job: Gestalte aktiv die Zukunft des Unternehmens in einem dynamischen Team.
- Gewünschte Qualifikationen: Studium in Informatik oder verwandten Fächern und Erfahrung in Machine Learning erforderlich.
- Andere Informationen: Freie Wahl von Hardware und Betriebssystem sowie zahlreiche Zusatzleistungen.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 36000 - 60000 € pro Jahr.
In dieser Position entwickelst du datengetriebene und KI-gestützte Lösungen entlang des gesamten Projektzyklus – von der ersten Konzeption bis zur produktiven Implementierung. Dabei arbeitest du eng mit interdisziplinären Teams zusammen, bringst eigene Ideen ein und nutzt moderne Technologien, um reale Herausforderungen datenbasiert zu lösen.
Unternehmensumfeld:
- Innovatives, wachsendes Unternehmen mit Fokus auf Technologie und Methodenkompetenz
- Agiles Arbeiten in crossfunktionalen Teams mit Raum für Eigeninitiative
- Flache Hierarchien, offene Kultur und enge Zusammenarbeit im gesamten Unternehmen
- Möglichkeit, die Weiterentwicklung des Unternehmens aktiv mitzugestalten
- Remote-Arbeit deutschlandweit möglich, mit flexiblen Strukturen und Weiterbildungsfreiraum
Aufgabenbereich:
- Entwicklung produktiver KI-Lösungen: Umsetzung von End-to-End-Projekten im Bereich Data Science und Machine Learning
- Technologieeinsatz: Anwendung moderner Tools und Frameworks (z. B. Python, R) sowie MLOps- und DevOps-Konzepte
- Datenverarbeitung: Sammlung, Analyse und Visualisierung komplexer Datenbestände; Entwicklung prädiktiver Modelle und datengetriebener Strategien
- Beratung & Kundenkontakt: Analyse fachlicher Herausforderungen und Empfehlung passender Technologien und Umsetzungsstrategien
- Mitgestaltung: Beteiligung an methodischer Weiterentwicklung, Wissenstransfer und internen Innovationsformaten
Anforderungsprofil:
- Abgeschlossenes Studium in Informatik, Statistik, Mathematik, Physik oder einem vergleichbaren datenorientierten Fach
- Erste bis mehrjährige praktische Erfahrung mit Machine Learning, idealerweise mit Fokus auf NLP/LLMs oder vergleichbaren Methoden
- Solide Programmierkenntnisse in Python oder R sowie Interesse an modernen MLOps/DevOps-Tools
- Erfahrung mit Cloud-Umgebungen (z. B. AWS, Azure oder GCP) ist von Vorteil
- Ausgeprägte Problemlösungskompetenz und analytisches Denken
- Freude an Teamarbeit, strukturierter Kommunikation und der Arbeit in dynamischen Projektumgebungen
- Sehr gute Deutschkenntnisse (C1) und gute Englischkenntnisse (mind. B2)
- Reisebereitschaft für punktuelle Kundeneinsätze innerhalb Deutschlands
Benefits:
- Großer Gestaltungsspielraum im täglichen Arbeiten
- Flexible Arbeitszeitmodelle und ortsunabhängiges Arbeiten
- Umfassendes Weiterbildungsprogramm für persönliche und fachliche Entwicklung
- Firmenlaptop und Smartphone zur privaten Nutzung, freie Wahl von Hardware & Betriebssystem
- Weitere Leistungen: Kinderbetreuungszuschuss, betriebliche Altersvorsorge, Sportangebote u.v.m.
Interesse geweckt? Jetzt bewerben und Teil eines technologiegetriebenen, zukunftsorientierten Teams werden!
Kontaktperson:
Zabel HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Data Scientist / Machine Learning Engineer (m/w/d)
✨Tip Nummer 1
Nutze dein Netzwerk! Sprich mit ehemaligen Kommilitonen oder Kollegen, die bereits in der Branche arbeiten. Oftmals erfährt man über persönliche Kontakte von offenen Stellen oder erhält wertvolle Einblicke in den Bewerbungsprozess.
✨Tip Nummer 2
Bleibe auf dem neuesten Stand der Technologien! Informiere dich über aktuelle Trends im Bereich Data Science und Machine Learning, insbesondere über Tools wie Python, R und MLOps. Dies zeigt dein Engagement und deine Bereitschaft, dich weiterzuentwickeln.
✨Tip Nummer 3
Bereite dich auf technische Interviews vor! Übe typische Fragen und Aufgaben, die in einem Vorstellungsgespräch für Data Scientists gestellt werden könnten. Das kann dir helfen, selbstbewusster aufzutreten und deine Fähigkeiten besser zu präsentieren.
✨Tip Nummer 4
Zeige deine Projekte! Wenn du an relevanten Projekten gearbeitet hast, sei es im Studium oder privat, präsentiere diese in einem Portfolio. Dies gibt uns einen praktischen Einblick in deine Fähigkeiten und deinen kreativen Ansatz zur Problemlösung.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Data Scientist / Machine Learning Engineer (m/w/d)
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Verstehe die Anforderungen: Lies die Stellenbeschreibung sorgfältig durch und achte auf die geforderten Qualifikationen und Erfahrungen. Stelle sicher, dass du diese in deinem Lebenslauf und Anschreiben klar hervorhebst.
Individualisiere dein Anschreiben: Gestalte dein Anschreiben so, dass es auf die spezifischen Anforderungen der Position als Data Scientist / Machine Learning Engineer eingeht. Betone deine relevanten Erfahrungen mit Machine Learning und deine Programmierkenntnisse in Python oder R.
Hebe deine Projekte hervor: Füge in deinem Lebenslauf konkrete Beispiele von Projekten hinzu, an denen du gearbeitet hast, insbesondere solche, die End-to-End-Lösungen im Bereich Data Science und Machine Learning betreffen. Dies zeigt deine praktische Erfahrung und Problemlösungskompetenz.
Prüfe deine Sprachkenntnisse: Da sehr gute Deutschkenntnisse (C1) und gute Englischkenntnisse (mind. B2) gefordert sind, stelle sicher, dass du diese in deinem Lebenslauf klar angibst. Wenn möglich, füge Nachweise oder Zertifikate bei.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Zabel vorbereitest
✨Verstehe die Technologien
Mach dich mit den modernen Tools und Frameworks vertraut, die in der Stellenbeschreibung erwähnt werden, wie Python, R und MLOps. Zeige im Interview, dass du praktische Erfahrungen damit hast und bereit bist, diese anzuwenden.
✨Bereite Beispiele vor
Denke an konkrete Projekte oder Herausforderungen, die du in der Vergangenheit gemeistert hast. Sei bereit, diese zu erläutern und zu zeigen, wie du datengetriebene Lösungen entwickelt hast, um Probleme zu lösen.
✨Teamarbeit betonen
Da die Position enge Zusammenarbeit mit interdisziplinären Teams erfordert, solltest du deine Teamfähigkeit und Kommunikationsfähigkeiten hervorheben. Bereite Beispiele vor, in denen du erfolgreich im Team gearbeitet hast.
✨Fragen stellen
Zeige dein Interesse am Unternehmen und der Position, indem du Fragen stellst. Informiere dich über die Unternehmenskultur, aktuelle Projekte oder Herausforderungen, die das Team bewältigen muss. Das zeigt, dass du engagiert und motiviert bist.