AI Data Science Engineer (m/w/d)
🏛 Ausgeschrieben von FERCHAU GmbHWir suchen einen erfahrenen AI Data Science Engineer zur Entwicklung und Implementierung von innovativen Datenanalyse- und Machine-Learning-Lösungen für hochpräzise Messsysteme. In dieser Rolle konzipieren und programmieren Sie neue Algorithmen zur Auswertung großer Datensätze und wenden moderne Methoden wie Deep Learning, Bildverarbeitung und statistische Analyse an.
Ihre Aufgaben umfassen die Durchführung explorativer Datenanalysen mit Tools wie Pandas, NumPy und Scikit-learn, die Integration von ML-Modellen in produktive Umgebungen sowie die Zusammenarbeit mit funktionsübergreifenden Teams zur kontinuierlichen Optimierung von KI-Prozessen. Sie arbeiten mit modernen Softwareentwicklungstools wie Git und Azure DevOps und unterstützen die Digitalisierung und Automatisierung in der optischen Metrologie.
Ihr Profil: Abgeschlossenes Hochschulstudium in Physik, Mathematik, Informatik, Data Science oder vergleichbarem Bereich (Promotion wünschenswert). Mindestens drei Jahre praktische Erfahrung in Data-Science-Projekten über alle Entwicklungsphasen hinweg. Sichere Kenntnisse in objektorientierter Programmierung (Python), OOD-Prinzipien und testgetriebener Entwicklung (TDD). Erfahrung mit Machine-Learning-Frameworks wie TensorFlow oder PyTorch erforderlich. Vertrautheit mit optischer Messtechnik und datengetriebener Prozessoptimierung ist von Vorteil. Nachgewiesene Anwendung agiler Methoden (Scrum/Kanban), fundierte Git-Kenntnisse und sehr gute Deutsch- sowie Englischkenntnisse (mindestens B2) erforderlich.
Der Standort ist hybrid in Baden-Württemberg. Wir bieten ein innovatives Umfeld mit modernen Technologien und die Möglichkeit, an zukunftsweisenden Projekten mitzuwirken.
Skills erklärt
- Python
- Universelle Programmiersprache für Webentwicklung, Datenanalyse, Automatisierung und künstliche Intelligenz.
- Data Science
- Interdisziplinäres Feld, das Daten analysiert und interpretiert, um Erkenntnisse zu gewinnen und datengestützte Entscheidungen zu treffen.
- Machine Learning
- Teilgebiet der künstlichen Intelligenz, bei dem Systeme aus Daten lernen und Muster erkennen, um Vorhersagen zu treffen oder Entscheidungen zu automatisieren.
- TensorFlow
- Open-Source-Bibliothek von Google für Machine Learning und künstliche Intelligenz; wird verwendet, um neuronale Netze zu trainieren und Vorhersagemodelle zu entwickeln.
- PyTorch
- Open-Source-Framework für Machine Learning und künstliche Intelligenz, das vor allem für Deep Learning und Datenverarbeitung verwendet wird.
- Bildverarbeitung
- Technologie zur automatisierten Analyse und Verarbeitung von digitalen Bildern, häufig in Qualitätskontrolle und Automatisierung eingesetzt.
- Datenanalyse
- Prozess der Untersuchung, Bereinigung und Interpretation von Daten zur Gewinnung von Erkenntnissen und Unterstützung von Entscheidungen.
- Azure DevOps
- Plattform von Microsoft für Softwareentwicklung, die Tools für Versionskontrolle, Projektmanagement, Testing und Deployment bereitstellt.
- Pandas
- Python-Bibliothek zur Datenanalyse und -manipulation, die Datenstrukturen wie DataFrames für tabellarische Daten bereitstellt.
- NumPy
- Python-Bibliothek für numerische Berechnungen und Datenverarbeitung; wird für mathematische Operationen auf großen Datenmengen verwendet.
- Scikit-learn
- Python-Bibliothek für maschinelles Lernen, die vorgefertigte Algorithmen für Klassifizierung, Regression und Datenanalyse bereitstellt.
- Scrum
- Agile Projektmanagement-Methode, die Arbeit in kurzen Zyklen (Sprints) organisiert und regelmäßige Abstimmungen vorsieht.
- Kanban
- Projektmanagement-Methode, bei der Aufgaben auf einem Board in Spalten (z.B. Zu tun, In Arbeit, Fertig) visualisiert und kontinuierlich bearbeitet werden.
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Häufige Fragen zu Nexus
- Was ist Nexus und für wen ist es geeignet?
- Nexus richtet sich an selbstständige IT-Freelancer, die regelmäßig auf Projektausschreibungen antworten. Die Plattform automatisiert den gesamten Bewerbungsprozess – von der Analyse der Ausschreibung bis zum Versand der Bewerbung.
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- Welche Projektplattformen werden unterstützt?
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Enterprise Architect und AI Platform Strategist mit über 25 Jahren Erfahrung in der Entwicklung, Architektur und Skalierung komplexer Softwareplattformen sowie der Integration moderner AI-Technologien in Enterprise-Umgebungen.
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