Aufbau, Weiterentwicklung unserer Datenplattformen u. –infrastruktur - Konzeption, Entwicklung und Pflege von Daten Pipelines und ETL Prozessen - Deployment-Automatisierung von Plattformdiensten u. Data Pipelines (DataOps) - Design und Entwicklung von Infrastruktur für Machine Learning und KI-Anwendungen unter Einsatz von …
Mitwirkung bei der Konzeption, Einführung und Umsetzung von Analytics-Lösungen. Durchführung von Datenanalysen und Visualisierung/Aufbereitung von Unternehmensdaten. Mitarbeit an spannenden und anspruchsvollen Use-Cases gemeinsam mit unseren Spezialisten
Arbeiten im Team mit modernsten Tools (z.B. ML .NET, TensorFlow, Scikit-Learn, Keras, SonarCloud, Azure DevOps, Visual Studio 2022) - Neu- und Weiterentwicklung von Softwarelösungen mittels Machine Learning - Mitarbeit an der Realisierung von hochmodernen .NET- und Angular-basierten Lösungen
Konzeption und Umsetzung von Analytics- und AI-Lösungen in hybriden Datenlandschaften sowohl in der Cloud als auch On-Premises - Umsetzung von innovativen Ideen und Evaluierung neuer Technologien und Methoden - Analyse von Kundenanforderungen und Erstellen von Data Science Konzepten
You conduct research and development with a special focus on machine learning. You create prototypes and develop models and approaches. You code and use Python as a programming language. You take care of the tuning and monitoring of the models in the real-time environment
Aufgaben, die mich erwarten - Mitwirken bei Machine Learning (ML) Projekten, die eine nachhaltige, datengetriebene Entscheidungsfindung für das Top Management ermöglichen (Forecasting, Supervised Learning, Clustering, Pattern Recognition)
Erste erfolgreich absolvierte Semester in den Studienrichtungen Wirtschaftsinformatik, Informatik oder einen vergleichbaren Studiengang - Sehr gute analytische und konzeptionelle Fähigkeiten … Maschinelles Lernen und damit verbundene Technologien (R, Python, Azure ML)
Projektplanung und -umsetzung im Data- und Software-Science Umfeld - Vielfältige Aufgaben von Datenanalyse bis Projektumsetzung - Koordination von Projekten in der außeruniversitären Forschung und in Unternehmen - Technologien und Skills
The conductivity needs to be measured, for example, during homogenization, heating for extrusion or rolling, and during heat aging, to be able to make predictions about the end product quality using machine learning or physical models