Data Scientist Optimierung Maschinen und Anlagen (all genders)

Ihre Aufgaben

• Analyse von Maschinendaten und Erstellung von Vorhersage-Modellen für den Verschleiß von Maschinenkomponenten

• Mitwirkung an der Identifikation geeigneter Anlagen und Komponenten zur Datenanalyse von Verschleiß-bedingten Ausfällen

• Aufbau eines ganzheitlichen Maschinenverständnisses in Zusammenarbeit mit den Technikern der Fachabteilungen

• Verarbeitung und Bereinigung von Datensätzen aus Fertigungsanlagen sowie Zusammenführung/Anreicherung mit weiteren Datenquellen

• Daten-unterstützte Optimierung/Schwachstellen-Analyse von Anlagenkomponenten

• Auswahl, Implementierung und Evaluierung von Modellen zur Identifikation Verschleiß-basierter Trends und Mustern aus Maschinendaten

• Validierung und Visualisierung der Ergebnisse

• Mitwirkung bei der Schaffung von Strukturen und Werkzeugen im Anlagenservice zur nachhaltigen Verankerung datengetriebener Ansätze,

• Attraktive Vergütung nach IG Metall Tarifvertrag, Urlaubs- und Weihnachtsgeld, weitere Sonderzahlungen, Mitarbeiter:innen-Aktienprogramm und Betriebliche Altersvorsorge

• Work-Life-Balance: 35h-Woche, 30 Tage Urlaub und flexible Arbeitszeitmodelle mit Gleitzeit Möglichkeit und mobilem Arbeiten

• Umfangreiches Weiterbildungsangebot und maßgeschneiderte Entwicklungsprogramme

• EGYM Wellpass und Betriebssportgruppen

• Mobilitätsangebote wie Fahrradleasing, Zuschuss zum Deutschlandticket und vergünstigte Pendel- und Werksbusse sowie Fahrzeugleasingprogramme

• E-Ladesäulen und kostenfreie Parkplätze

• Finanzielle Umzugsunterstützung für Neueinsteiger:innen

• Betriebsgastronomie und Barista Bar

• Großartiger Teamspirit und Mitarbeiter:innen Events

  Wir gestalten die Zukunft der Luftfahrt und verbinden Kulturen und Menschen miteinander. Die Vielfalt unterschiedlicher Ideen, Erfahrungen und Perspektiven unserer Mitarbeiter:innen sind entscheidend für unseren Erfolg. Als Arbeitgeber setzen wir uns daher für Diversity & Inclusion am Arbeitsplatz ein.

Ihr Profil

• Abgeschlossenes Studium im Bereich Informatik, Mathematik, Statistik, Physik oder in einem vergleichbaren Studiengang

• Theoretisches und praktisches Verständnis von verschiedenen Analysemethoden der modernen statistischen Modellierung und des maschinellen Lernens

• Erste Erfahrungen in Datenanalyse-Projekten und der Erstellung von Machine Learning (ML)-Modellen, wünschenswerterweise im Umfeld von Werkzeugmaschinen (Predictive Maintenance und/oder Predictive Quality)

• Vertiefte Kenntnisse in Python, ggf. auch schon in relevanten ML-Bibliotheken

• Vorzugsweise Erfahrung mit relationalen Datenbanken, SQL und dem Einsatz von ETL-Tools

• Gute Englischkenntnisse

• Spaß an der interdisziplinären Zusammenarbeit

Kontakt

Anna Dean

Tel.: +49 89 1489 73575