Deine Aufgaben
- Erarbeitung, Konzeption und Projektierung analytischer Use-Cases für den Bereich Research & Development
- Ermittlung, Konsolidierung und Auswertung von strukturierten und unstrukturierten Geräte und Messdaten für strategische und operative Entscheidungsgrundlagen, inklusive Sicherstellung einer ausreichenden Datenqualität bei der Erhebung
- Aufbereitung und Analyse vorhandener Daten, wie Versuchsdaten aus dem Labor, Gerätedaten des Dauerversuchs und Nutzungsdaten vernetzter Geräte (Felddaten)
- Kooperation mit internen und externen IT-Fachbereichen und Dienstleistern zur Umsetzung der Use-Cases
- Mitarbeit in interdisziplinären Projektteams zur Entwicklung innovativer Ideen für Produkte und Services durch Anwendung von Techniken des maschinellen Lernens
- Unterstützung von Innovationsprozessen mit Werkzeugen der Datenanalyse und KI, durch Patentanalysen, Trend-scouting oder Marktbeobachtungen
Das überzeugt uns
- ein erfolgreich abgeschlossenes Studium im Bereich DataScience / Informatik / Mathematik / Physik o.ä.
- Erfahrung im Praxiseinsatz von Methoden der künstlichen Intelligenz mit Fokus auf maschinellem Lernen, im Einsatz von kognitiven Machine Learning Services (MS Azure, pytorch, SQL, DataBricks, Power BI, o.ä.), im Bereich Data Mining und der statistischen Datenanalyse
- Analytische Fähigkeiten uns sehr gutes technisches Verständnis, sowie Interesse an Produkt und Technologie
- Kompetenzen im Bereich Story-Telling und Visualisierung zur Übersetzung der technischen Aspekte und Zusammenhänge für Management-Reports
- Ausgeprägte Kommunikations-, Moderations- und Überzeugungsfähigkeiten gepaart mit sehr guten Deutsch und Englischkenntnissen in Wort und Schrift
Als Teil der R&D kombinieren wir in unserer Abteilung "Applied Research & Innovations" Technologie-Scouting, KI und datengetriebene Analysen, um visionäre Innovationen frühzeitig zu entwickeln. Wenn du Lust hast, mit Big Data, Machine Learning und Simulationen maßgeblich an der Entwicklung neuer Produkte beteiligt zu sein, bist du bei uns genau richtig.
