Data Scientist (m/w/d) - Ingenieur, Business Analysis

Sie möchten mit Daten echten Mehrwert schaffen und innovative Technologien aktiv mitgestalten? Dann ist diese Position genau das Richtige für Sie!
Für ein innovatives Unternehmen in Dresden suchen wir im Rahmen der Personalvermittlung einen Data Scientist (m/w/d), der Machine Learning, Datenanalyse und Softwareentwicklung verbindet und an zukunftsweisenden Lösungen im industriellen Umfeld mitwirkt.

Aufgaben

• Analyse und Auswertung von Betriebs-, Mess- und Simulationsdaten sowie Interpretation von Zeitreihen mit klassischen Verfahren und Methoden des Machine Learning
• Entwicklung und Optimierung von ML-gestützten Lösungen, z. B. für Klassifikation, Regression, Anomalieerkennung und Prognosen
• Aufbereitung und Integration der Analyseergebnisse zur Weiterentwicklung von Produkten, Services und technischen Prozessen
• Mitarbeit an der Pflege und Weiterentwicklung der Steuerungssoftware mit Structured Text (ST) bzw. Siemens SCL (IEC 61131-3)
• Unterstützung bei der Parametrierung, Diagnose und Optimierung von Anlagen sowie gelegentliche Begleitung von Inbetriebnahmen
• Mitwirkung bei Störungsanalysen und der kontinuierlichen Verbesserung der Maschinensteuerung
• Mitarbeit an der Entwicklung innovativer Edge-Devices für KI- und ML-gestützte Steuerungslösungen

Perspektiven

• Mitarbeit an innovativen Produkten mit direktem Umweltbezug.
• Verbindung von Datenanalyse, Steuerungssoftware und Anlagentechnik.
• Analyse von Maschinendaten zur Optimierung von Anlagen, Prozessen und Services.
• Mitgestaltung intelligenter und zukunftsorientierter Steuerungslösungen.
• Beitrag zur Entwicklung effizienter und nachhaltiger Technologien.

Profil

• Erfahrung in der Analyse von Zeitreihendaten sowie Grundkenntnisse im Machine Learning
• Kenntnisse in Python und idealerweise mit scikit-learn, TensorFlow oder PyTorch
• Interesse an der Entwicklung von Steuerungssoftware mit Structured Text (ST) bzw. SCL
• Strukturierte, selbstständige Arbeitsweise sowie Begeisterung für Datenanalyse, Softwareentwicklung und technische Systeme
• Freude am Einsatz moderner KI-Tools im Entwicklungsalltag

Von Vorteil, aber kein Muss:

• Erfahrung mit SPS-Programmierung, industriellen Kommunikationsprotokollen, Edge-Computing oder Container-Technologien
• Kenntnisse im Maschinenbau, der Automatisierungs- oder Umwelttechnik