Intern/ Working Student (f/m/d) - Data Science working student for Sales

В SAP мы помогаем миру работать лучше, наполняя повседневную работу сотрудничеством, инновациями и стремлением к совершенству. Наша инклюзивная культура способствует гибкости, принимает разнообразие и соответствует нашим целям и направленности на будущее. Мы ищем Студента-практиканта по данным, который присоединится к нашей динамичной команде, воспользуется возможностями для обучения, внесет вклад в значимые проекты и насладится разнообразными преимуществами, нацеленными на ваше благополучие и профессиональный рост.

Наша команда находится на передовой реализации инновационных и ориентированных на пользователя технологий ИИ/ML для улучшения облачных решений для внутренних заинтересованных сторон в SAP. Мы занимаемся полным циклом ИИ — от ингестирования данных до анализа, обучения модели и развертывания в экосистеме SAP, включая SAP HANA, SAP Analytics Cloud и SAP BTP. Вы будете работать с передовыми технологиями, нацеленными на оптимизацию операционной структуры SAP, напрямую влияя на наши основные бизнес-процессы.

В рамках команды вы будете:

• Сотрудничать с опытными специалистами по данным и инженерами, сосредоточившись на моделировании ML и развертывании.
• Участвовать в этапах разработки от исследования данных до тестирования и мониторинга моделей.
• Эффективно общаться с заинтересованными сторонами для понимания и моделирования требований к данным.
• Использовать современные облачные технологии и вносить вклад в проекты с высокой видимостью.

Обязательные квалификации:

• Степень бакалавра в области наук о данных или смежных областях.
• Знание языка программирования Python и другого языка программирования/скриптов, такого как Java или SQL.
• Опыт работы с пакетами данных в Python и фреймворками машинного обучения.
• Понимание анализа больших данных с помощью Spark и статистических методов.
• Отличные коммуникативные навыки на английском языке и активный интерес к применению машинного обучения в бизнес-контекстах.

Желательные квалификации:

• Знание интерпретируемости моделей машинного обучения, архитектур глубокого обучения и инструментов MLOps.
• Опыт работы с фреймворками CI/CD и системами управления