Ihre Aufgaben:
1. Entwicklung, Implementierung und Training von Machine Learning Modellen für Ventilinseln
2. Analyse großer Datensätzen an Sensordaten (Big Data) zur Identifizierung von Mustern
3. Integration der MLOps-Pipeline zur Automatisierung und Optimierung des Modellentwicklungs- und Bereitstellungsprozesses
4. Durchführung von Tests und statistischen Analysen zur Validierung von Machine Learning Modellen
5. Erstellung erforderlicher Entwicklungsdokumentationen
6. Zusammenarbeit mit interdisziplinären Teams (z.B. Forschung, Vorentwicklung, anderen Business Units)
Ihre Qualifikationen:
7. Abgeschlossenes Studium der Elektrotechnik, Informatik, Mathematik, Statistik oder eines verwandten Bereichs
8. Berufserfahrung in der Anwendung beziehungsweise Implementierung von Machine Learning Modellen im Embedded Umfeld
9. Erfahrung mit der Programmiersprache Python erforderlich sowie Erfahrung in der Programmierung in C und C++ für Embedded Systeme wünschenswert
10. Fundierte Kenntnisse in Machine Learning Techniken und Algorithmen erforderlich sowie Kenntnisse in Machine Learning-Frameworks (z.B. TensorFlow, Weights & Biases) wünschenswert
11. Gute Deutsch und Englischkenntnisse in Wort und Schrift
12. Analytisches Denkvermögen, ausgeprägte Problemlösungsfähigkeiten, eigenständige Arbeitsweise sowie Teamfähigkeit
13. Interkulturelle Kompetenz sowie Bereitschaft zu gelegentlichen Dienstreisen zu anderen Festo Standorten (ca. 5 %)