• Du abstrahierst, organisierst und bereinigst große Datensätze aus verschiedenen Quellen, einschließlich Prozessplanungs- und Produktionsdaten
• Du nutzt Verwenden statistische Techniken und Datenvisualisierungstools, um Muster, Trends und Anomalien in den Daten im Zusammenhang mit dem Produkt- und Anlagendesigns zu identifizieren
• Du entwickelst, trainierst und erstellst Machine-Learning-Modelle und -Algorithmen, um komplexe Problemstellungen im Fertigungsumfeld und Anlagendesign umzusetzen
• Du kommunizierst datengetriebene Erkenntnisse klar und präzise an Stakeholder und nutzt dabei Visualisierungen, um fundierte Entscheidungen und Verbesserungen zu unterstützen
• Du arbeitest eng mit Anwendern und Fachexperten zusammen, um deren Anforderungen zu verstehen und praxisnahe Lösungen zu entwickeln
• Du hältst dich über aktuelle Entwicklungen in den Bereichen Data Science, Machine Learning im Anlagendesign und Fertigungsumfeld auf dem Laufenden

• Du verfügst über ein abgeschlossenes Studium der Data Science, Informatik, Automatisierungstechnik, Elektrotechnik oder verwandten akademischen Gebieten
• Du hast praktische Erfahrung mit Machine-Learning-Algorithmen (z. B. lineare Regression, Random Forest, neuronale Netze, Reinforcement Learning)
• Du bist sicher in der Programmierung in Python, einschließlich Bibliotheken wie NumPy, Pandas, Scikit-learn, TensorFlow oder PyTorch
• Programmiererfahrung in C# und .NET sind von Vorteil
• Du hast Erfahrung mit Datenvisualisierungstools (z. B. Matplotlib, Seaborn, Tableau)
• Du hast Kenntnisse statistischer Konzepte (z. B. Hypothesentests, Regressionsanalyse)
• Erfahrung mit automatisierten Fertigungsumgebungen sind von Vorteil
• Du verfügst über ausgeprägte Team- und Kommunikationsfähigkeiten
• Du überzeugst durch deine analytischen Fähigkeiten und lösungsorientiertes Denken
• Du verfügst über sehr gute Deutsch- und gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift

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Julia Schütz

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