Dortmund: Data Scientist

Data Scientist

IHRE AUFGABEN:    

• Entwicklung, Training und Evaluation von Machine-Learning-Modellen, z. B. für Regression, Klassifikation, Zeitreihenprognosen und Anomalieerkennung sowie von Modellen für Bild- und Videoanalyse
• Analyse, Aufbereitung und Qualitätssicherung großer, heterogener Datensätze (z. B. Sensor-, Bild-, und Betriebsdaten)
• Feature Engineering, Auswahl geeigneter Modellierungsansätze und Hyperparameter unter Berücksichtigung fachlicher Anforderungen, technischer Rahmenbedingungen und Betriebsrestriktionen
• Umsetzung von ML-Modellen in robusten, produktionsnahen Codestrukturen
• Enge Zusammenarbeit mit den Fachbereichen zur Übersetzung fachlicher Fragestellungen in datengetriebene Use Cases und Modellansätze
• Dokumentation von Modellen, Datenannahmen, Ergebnissen und Limitierungen zur Sicherstellung von Nachvollziehbarkeit, Governance-Anforderungen und Wartbarkeit
• Unterstützung bei der Überführung von Modellen in produktive IT-Systeme in Zusammenarbeit mit AI Integration Engineers, Softwareentwicklung und IT-Betrieb
• Mitwirkung an der Weiterentwicklung von Daten-, Feature- und Modellstandards sowie an Best Practices für Machine Learning und MLOps im Unternehmen

IHR PROFIL:

• Abgeschlossenes Hochschulstudium der Informatik, Wirtschaftsinformatik, Ingenieurwissenschaften oder eines vergleichbaren Studiengangs
• Mehrjährige praktische Erfahrung in der Konzeption, Umsetzung und Evaluierung klassischer Machine-Learning-Verfahren in realen Anwendungsfällen
• Fundiertes theoretisches Verständnis einer Vielzahl an gängigen statistischen Methoden und Machine Learning Modellen
• Sehr gute Programmierkenntnisse in Python sowie Erfahrung mit gängigen ML-Frameworks (z. B. scikit-learn, PyTorch, TensorFlow, XGBoost) und AzureML
• Belastbare Erfahrung mit Zeitreihenanalyse und -prognose sowie Computer Vision
• Erfahrung mit reproduzierbarer Modellentwicklung und Versionskontrollsystemen
• Ausgeprägte strukturierte und analytische Arbeitsweise, hoher Qualitätsanspruch sowie sorgfältige Dokumentation
• Hohe Eigenverantwortung und Pragmatismus in der Lösungsfindung
• Freude an der Arbeit im interdisziplinären Team und an der gemeinsamen Entwicklung praxisrelevanter KI-Lösungen
• Sehr gute Kommunikations- und Kooperationsfähigkeit sowie Erfahrung als Teil von interdisziplinärem Team