Gestaltung der Datenlandschaft für komplexe Fertigungsprozesse in der Halbleitertechnologie, inklusive Digital Twin Modellierung. Fundierte Erfahrung im Datenmanagement und Datenmodellierung erforderlich. Analyse komplexer Probleme und Übersetzung in technische Lösungskonzepte.
Automatisierung von ML-Pipelines für Bildauswertung mit Docker und Kubernetes. Mehrjährige Berufserfahrung in MLOps oder DevOps erforderlich. Überwachung von Deep-Learning-Modellen im produktiven Einsatz.
Steering SMT-wide data policies, standards, and quality requirements for semiconductor manufacturing equipment. Several years of disciplinary leadership experience in Data, Analytics, or IT required. Chairing the SMT Data Governance Board, managing two teams totaling 25 employees.
Entwicklung und Industrialisierung von ML-Algorithmen zur Auswertung optischer Messdaten. Fundierte Python-Programmierkenntnisse und Erfahrung in Data Science erforderlich. Übertarifliche Bezahlung und 30 Tage Urlaub.
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