Job
In dieser Rolle entwickelst du Machine-Learning-Modelle zur Anomalieerkennung in Zeitreihen und analysierst komplexe Maschinendaten, um Optimierungspotenziale und Ursachenanalyse zu unterstützen.
Job-Technologien
Deine Rolle im Team
- Du machst Maschinendaten nutzbar: Mit Machine-Learning-Modellen erkennst du ungewöhnliche Muster und Abweichungen in den Zeitreihen unserer Recyclinganlagen.
- So hilfst du dabei, Abweichungen frühzeitig zu erkennen und die Ursachenanalyse sowie die Optimierung von Prozessen zu unterstützen.
- Von der Datenanalyse über die Entwicklung und Validierung deiner Modelle bis zu deren Einsatz im Produkt begleitest du den gesamten Weg - eng abgestimmt mit unseren Fachleuten aus der Praxis.
- Du entwickelst, trainierst und validierst Machine-Learning-Modelle mit Schwerpunkt auf der Anomalieerkennung in Zeitreihen in wartbarem Python-Code inklusive der Nutzung von Coding Assistants.
- Du analysierst und visualisierst komplexe Zeitreihendaten, um Muster, Ursachen und Optimierungspotenziale aufzudecken.
- Du deployst Modelle in den produktiven Betrieb und richtest das initiale Monitoring ein.
- Du entwickelst Datenmodelle und schreibst effiziente SQL-Abfragen für relationale Datenbanken.
- Du arbeitest eng mit unseren Fachexpert:innen zusammen und übersetzt betriebliche Herausforderungen in datenbasierte Lösungen inklusive der Nutzung von Coding Assistants.
Unsere Erwartungen an dich
Ausbildung
- Du hast ein Studium der Informatik, Data Science, Ingenieurwissenschaften, Physik, Mathematik oder eines verwandten Fachs abgeschlossen.
Qualifikationen
- Du hast sehr gute Python-Kenntnisse, insbesondere mit objektorientierter Programmierung sowie scikit-learn, pandas und NumPy.
- Du bist erfahren im Umgang mit SQL und im Entwurf relationaler Datenbanken, beispielsweise mit PostgreSQL.
- Gute Softwareentwicklungspraktiken wie Git und Code Reviews sind für dich selbstverständlich.
- Du denkst analytisch und gehst strukturiert an komplexe Problemstellungen heran.
- Du bist bereit, regelmäßig vor Ort in Aachen zu arbeiten; an den übrigen Tagen ist mobiles Arbeiten möglich.
- Du verfügst über gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift.
Erfahrung
- Du bringst mindestens zwei Jahre Berufserfahrung im Bereich Industrial Data Science oder in einer vergleichbaren Position mit.
- Du verfügst über fundierte Kenntnisse in Machine Learning und Statistik, idealerweise mit Erfahrung in der Analyse von Zeitreihen oder der Anomalieerkennung.
- Praktische Erfahrung mit Cloud-Anbietern wie AWS und Daten- oder Machine-Learning-Anwendungen in der Cloud ist ein Plus.
- Erfahrung im Umgang mit industriellen Echtzeit-Maschinendaten ist ein Plus.
- Erste Erfahrung mit KI-gestützten Programmierwerkzeugen wie Claude oder GitHub Copilot ist ein Plus.
Unser Angebot
- Attraktive Vergütung, unbefristeter Vertrag und 30 Tage Urlaub.
- Verantwortung ab Tag eins mit sehr viel Raum für Gestaltung und Wirkung.
- Moderne Büros in Aachen mit direkter Anbindung an das Ökosystem des digitalHUB - inklusive Zugang zu Workshops und Networking-Events.
- Flexible Arbeitszeiten und ortsunabhängiges Arbeiten (z. B. im Homeoffice).
- Eine gelebte Start-up-Kultur unter dem Dach einer erfolgreichen, inhabergeführten Unternehmensgruppe.
- Nachhaltigkeitsbewusstsein, Teamgeist und eine familiäre Kultur gibt es on top.
Benefits
Work-Life-Integration
Gesundheit, Fitness & Fun
Themen, mit denen du dich im Job beschäftigst
Job-Standorte
Das ist dein Arbeitgeber
Die Eggersmann GmbH vertreibt hochwertige Produkte von bekannten Marken wie BACKHUS, BRT HARTNER, FORUS, Terra Select und TEUTON. Auf diese Weise können wir unseren Kunden Lösungen für die unterschiedlichsten Verfahrensbereiche innerhalb der Abfallwirtschaft anbieten - vom Kompostieren über Dosieren und Bunkern bis hin zum Öffnen, Zerkleinern, Sieben oder Sichten.
- 2012
- Etablierte Firma
- Onsite, Hybrid
- Energiewirtschaft, Umwelt
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