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FRFraunhofer-Gesellschaft
Data Analyst / Machine Learning Engineer - Fertigungs- & Fügetechnik (m/w/x)
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AI/ML
Data Science
Nejo KI-Zusammenfassung
Aufbereitung und Analyse von Prozess-, Sensor- und Qualitätsdaten für Fertigungs- und Fügetechnik. Entwicklung und Validierung von ML-Modellen für experimentelle Daten erforderlich. Möglichkeit zur Promotion, modernste technische Ausstattung.
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Anforderungen
- Studium (M.Sc./Dipl.-Ing./Ph.D.) in Data Science, Informatik, Maschinenbau, Produktionstechnik, Mechatronik oder vergleichbar mit starkem Daten-/ML-Bezug
- Praktische Kenntnisse in Python, Visualisierung und Auswertung (matplotlib/plotly), sauberem Coding (Git) und Deployment
- Kenntnisse mit ML-Methoden und deren Validierung (Train/Test, Cross-Validation, Metriken); Kenntnisse in Zeitreihenanalyse, Bildverarbeitung oder Deep Learning (PyTorch/TensorFlow) wünschenswert
- Kenntnisse und praktische Erfahrung in der Entwicklung von Webapplikationen
- Interesse an Fertigungs- und Fügetechnik
- Fähigkeit, Modelle in technische Fragestellungen zu übersetzen
- Sehr gutes analytisches Denken
- Erfahrung mit wissenschaftlichem Arbeiten: saubere Versuchs-/Auswertelogik, Statistik-Grundlagen, verständliche Dokumentation
- Erste Publikations-/Projekt-Erfahrung (Hiwi, Abschlussarbeit, Promotion, Industrie-FuE) wünschenswert
- Deutschkenntnisse mindestens B2
Aufgaben
- Prozess-, Sensor- und Qualitätsdaten (z. B. Zeitreihen, Bild-/Videodaten, Messreihen) aufbereiten, analysieren und visualisieren
- ML-Modelle (z. B. Klassifikation, Regression, Anomalieerkennung, Prognose) für experimentelle Daten entwickeln, trainieren und validieren
- Methoden vergleichen, Robustheitschecks durchführen und nachvollziehbare Evaluationen erstellen
- ML-Modelle in die Forschungsinfrastruktur des Institutstechnikums einbinden
- Feature Engineering und Modellinterpretierbarkeit (z. B. Sensitivitätsanalysen) zur Ableitung technischer Erkenntnisse und Prozessmaßnahmen durchführen
- Datenpipelines/Prototypen (Python) konzipieren und umsetzen
- Datenpipelines/Prototypen dokumentieren, versionieren und reproduzierbare Workflows erstellen
- Mit Fertigungs-/Fügetechnik und Versuchsfeld zur Planung von Versuchen zusammenarbeiten
- Mit Fertigungs-/Fügetechnik und Versuchsfeld zur Definition von Messkonzepten zusammenarbeiten
- Mit Fertigungs-/Fügetechnik und Versuchsfeld zur Validierung der Modelle an Labor- bzw. Pilotanlagen (Demonstratoren) zusammenarbeiten
- Ergebnisse wissenschaftlich dokumentieren (z. B. interne Reports, ggf. Veröffentlichungen/Patente, Projektpräsentationen)
- Zu FuE-Projekten mit Industrie- und Forschungspartnern beitragen
Ausbildung
Bachelor-AbschlussODER
Master-Abschluss
Sprachen
Deutsch – fortgeschritten
Tools & Technologien
PythonmatplotlibplotlyGitPyTorchTensorFlow
Benefits
Karriere- und Weiterentwicklung
- Möglichkeit zur Promotion
Moderne Technikausstattung
- Modernste technische Ausstattung
Lockere Unternehmenskultur
- International geprägtes Arbeitsumfeld
Weiterbildungsangebote
- Persönliche Entwicklungsmöglichkeiten durch Weiterbildungsmaßnahmen
Familienfreundlichkeit
- Unterstützung der Work-Life-Balance
Flexibles Arbeiten
- Flexible Arbeitszeiten
- Teilzeitmodelle
- Gelegentliches mobiles Arbeiten
Betriebliche Altersvorsorge
- Betriebliche Altersvorsorge
Von Nejo automatisch aufbereitet
Nejo hat diesen Job automatisch von der Website des Unternehmens Fraunhofer-Gesellschaft erfasst und die Informationen auf Nejo mit Hilfe von KI für dich aufbereitet. Trotz sorgfältiger Analyse können einzelne Informationen unvollständig oder ungenau sein. Bitte prüfe immer alle Angaben in der Originalanzeige! Inhalte und Urheberrechte der Originalanzeige liegen beim ausschreibenden Unternehmen.
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ResearchDresden
Das Unternehmen ist eine der führenden Organisationen für anwendungsorientierte Forschung mit 76 Instituten in Deutschland.
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- Fraunhofer-GesellschaftAbschlussarbeit im Bereich Fahrzeug- und Verkehrssicherheit (m/w/x)VollzeitPraktikummit HomeofficeDresden
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