Rosenberger, ein mittelständisches Industrieunternehmen in Familienbesitz, wurde 1958 gegründet und zählt heute zu den weltweit führenden Anbietern von Verbindungslösungen in der Hochfrequenz-, Fiberoptik- und High-Voltage-Technologie, unter anderem für die Automobil- und Am Hauptsitz in Fridolfing sind rund 3.100 Mitarbeiterinnen tätig, weltweit beschäftigt die Rosenberger-Gruppe rund 14.200 Mitarbeiterinnen an zahlreichen Fertigungs- und Montagestandorten und Vertriebsniederlassungen in Europa, Asien sowie Nord- und Südamerika. Bei Rosenberger sind KI und Analytics bereits Realität. Prozesse rund um Daten und künstliche Intelligenz werden in verschiedenen Projekten eingesetzt, von der Materialplanung bis zur Digitalisierung der Instandhaltung. Als Data Scientist haben Sie die Chance, die Data-Analytics-Strategie des Unternehmens mitzugestalten und Analytics-Teams mit Ihrer Expertise zu bereichern. Bewerben Sie sich jetzt, um Teil eines innovativen Teams zu werden und die Zukunft von KI und Analytics mitzugestalten. Ihre Aufgaben: Erstellung von ML Modellen inkl. Datenaufbereitung und Visulisierung Auswertung, Interpretation und Integration der Ergebnisse in die MS Azure Plattform Erprobung und Bewertung neuer Algorithmen und Technologien Entwicklung von Verfahren und Modellen zur automatischen Schadenserkennung, Diagnose und Prognose im Bereich Condition Monitoring Planung von Projektzielen unter Berücksichtigung von Zielvorgaben, Terminen und Budgets ggf. Projektleitung Konzeption von End-to-End-Lösungen Beratung interner Kunden inkl. Requirements engineering Ihr Profil: Abgeschlossenes Studium der Informatik, Mathematik, Physik oder vergleichbar Erfahrung in den Bereichen Datenmodellierung, Data Science und ML-Engineering Gutes Verständnis der MLOps-Prinzipien basierend auf Azure DevOps von Vorteil Kenntnisse in datenwissenschaftlichen Algorithmen sowie modernen Softwarearchitekturen (Microservices, Docker, Kubernetes) wünschenswert Erfahrung mit Python oder Java Erfahrung in mindestens einem Framework für Big Data (z. B. Spark, Databricks) und einem Framework für Deep Learning (z. B. Tensorflow, PyTorch) Gute Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift
Data Scientist (m/w/d) (Data Scientist)