Ihre Aufgaben:
* Entwicklung, Implementierung und Training von Machine Learning Modellen für Ventilinseln
* Analyse großer Datensätzen an Sensordaten (Big Data) zur Identifizierung von Mustern
* Integration der MLOps-Pipeline zur Automatisierung und Optimierung des Modellentwicklungs- und Bereitstellungsprozesses
* Durchführung von Tests und statistischen Analysen zur Validierung von Machine Learning Modellen
* Erstellung erforderlicher Entwicklungsdokumentationen
* Zusammenarbeit mit interdisziplinären Teams (z.B. Forschung, Vorentwicklung, anderen Business Units)
Ihre Qualifikationen:
* Abgeschlossenes Studium der Elektrotechnik, Informatik, Mathematik, Statistik oder eines verwandten Bereichs
* Berufserfahrung in der Anwendung beziehungsweise Implementierung von Machine Learning Modellen im Embedded Umfeld
* Erfahrung mit der Programmiersprache Python erforderlich sowie Erfahrung in der Programmierung in C und C++ für Embedded Systeme wünschenswert
* Fundierte Kenntnisse in Machine Learning Techniken und Algorithmen erforderlich sowie Kenntnisse in Machine Learning-Frameworks (z.B. TensorFlow, Weights & Biases) wünschenswert
* Gute Deutsch und Englischkenntnisse in Wort und Schrift
* Analytisches Denkvermögen, ausgeprägte Problemlösungsfähigkeiten, eigenständige Arbeitsweise sowie Teamfähigkeit
* Interkulturelle Kompetenz sowie Bereitschaft zu gelegentlichen Dienstreisen zu anderen Festo Standorten (ca. 5 %)
Ansprechpartner: Caroline Duchon, +49(711)347-56698