AI Data Science Engineer (m/w/d)

Overview

In dieser Rolle entwickeln Sie Datenanalyse- und ML-Lösungen für Messsysteme und treiben die Optimierung KI-getriebener Prozesse voran. Sie arbeiten eng mit cross-funktionalen Teams zusammen, bringen Modelle von der Analyse in produktive Umgebungen und gestalten Digitalisierung in der EUV-Metrologie aktiv mit. Ihre Arbeit verbindet Forschung, Entwicklung und praktische Implementierung, um messbare Ergebnisse zu erzielen. Sie arbeiten in einem agilen Umfeld und nutzen moderne Tools, um komplexe Datensätze zu verstehen und zu transformieren.

Leistungen / Benefits

• betriebliche Altersvorsorge
• flexible Arbeitszeitgestaltung
• Rabatte bei Reisen, Elektronik oder Autos
• Ideen mitgestalten
• Verantwortung übernehmen und sich weiterentwickeln

Verantwortungsbereiche

• Entwicklung und Implementierung von Datenanalyse- und ML-Lösungen für Messsysteme
• Konzeption, Programmierung und Integration neuer Algorithmen zur Auswertung großer Datensätze
• Anwendung von Deep Learning, Bildverarbeitung und statistischer Analyse
• Zusammenarbeit mit funktionsübergreifenden Teams zur Optimierung von KI-Prozessen
• Überführung von ML-Modellen in produktive Umgebungen unter Nutzung agiler Methoden
• Durchführung explorativer Datenanalysen mit Pandas, NumPy oder Scikit-learn
• Nutzung von Git und Azure DevOps im Projektalltag
• Unterstützung bei Digitalisierung und Automatisierung in der EUV-Metrologie

Zentrale Anforderungen

• Abgeschlossenes Hochschulstudium im Bereich Physik, Mathematik, Informatik, Data Science oder vergleichbar
• Promotion wünschenswert
• Mindestens drei Jahre Erfahrung in Data-Science-Projekten über alle Entwicklungsphasen hinweg
• Kenntnisse in objektorientierter Programmierung (z. B. Python), OOD-Prinzipien sowie TDD
• Vertrautheit mit optischer Messtechnik sowie datengetriebener Prozessoptimierung erwünscht
• Erfahrung mit Machine-Learning-Frameworks wie TensorFlow oder PyTorch
• Praktische Anwendung agiler Methoden wie Scrum/Kanban
• Fundierte Kenntnisse im Umgang mit Versionskontrollsystemen (z. B. Git)
• Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse mindestens auf Niveau B2 nach GER

• Python
• TensorFlow
• PyTorch
• Pandas
• NumPy
• Scikit-learn