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Data Scientist MDOCore Datalake(m/w/x)
Analyse und Aufbereitung heterogener Datenbestände im MDOCore Datalake zur Entwicklung von ML-Modellen. Mehrjährige Erfahrung in Data Science und Python mit ML-Bibliotheken erforderlich. Aufbau wiederverwendbarer Datenprodukte unter Berücksichtigung von Data-Mesh-Prinzipien.
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Anforderungen
- Studium der Informatik, Data Science, Mathematik, Physik, Elektrotechnik, Statistik, Wirtschaftsinformatik oder vergleichbar
- Mehrjährige Erfahrung in Data Science, Datenanalyse, Machine Learning, Data Analytics oder angewandter Statistik
- Sehr gute Kenntnisse in Python und Data-Science-/Machine-Learning-Bibliotheken (pandas, NumPy, scikit-learn, PyTorch, TensorFlow)
- Erfahrung mit Analyse großer, heterogener Datenbestände und Kenntnisse in Datenmodellierung, Feature Engineering, Datenqualität, Modellbewertung
- Erfahrung mit SQL, NoSQL, Datenbanken, Datalakes und objektbasierten Speicherlösungen
- Verständnis von Data Mesh, Data Fabric, Datenprodukten, Metadatenmanagement und semantischer Datenintegration
- Grundverständnis moderner AI-Architekturen (Retrieval-Augmented Generation, Tool Calling, Agentic AI)
- Fähigkeit, fachliche Anforderungen in analytische Modelle, Datenprodukte und verständliche Ergebnisse zu überführen
- Strukturierte, eigenverantwortliche Arbeitsweise, Freude an interdisziplinärer Zusammenarbeit und explorativer Datenanalyse
- Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift
Aufgaben
- Große, heterogene Datenbestände im MDOCore Datalake analysieren, aufbereiten und auswerten
- Datengetriebene Modelle, Algorithmen und Prototypen für Data Analytics, Machine Learning, Anomaly Detection, Klassifikation, Clustering, Prognosen und Entscheidungsunterstützung entwickeln
- Muster, Anomalien und Qualitätsprobleme in Sensor-, System-, Test- und Simulationsdaten identifizieren
- Wiederverwendbare Datenprodukte, Datenmodelle und Analysebausteine unter Berücksichtigung von Data-Mesh- und Data-Fabric-Prinzipien aufbauen
- Mit Data Engineering, Softwareentwicklung, Systemarchitektur, Product Ownern und Fachdomänen zur Definition von Anforderungen an Datenqualität, Datenmodelle und Analysefähigkeit zusammenarbeiten
- Datenpipelines, Feature Engineering, Modelltrainingsprozesse konzipieren und validieren sowie Datenqualität und Repräsentativität bewerten
- Metriken, Dashboards und analytische Nachweise zur Bewertung von Systemverhalten, Plattformleistung und Datenprodukten entwickeln
- Analysemodelle operationalisieren sowie bei der Integration von Analytics-, AI- und Agentic-AI-Fähigkeiten in die MDOCore-Plattform unterstützen
- Datenanalysen, Modelle und Qualitätsbewertungen dokumentieren sowie an Data Governance, Datenkatalogisierung und Traceability mitwirken
- Bei Demonstratoren, Kundenpräsentationen, Angebotsphasen und technischen Bewertungen datengetriebener Lösungen unterstützen
Berufserfahrung
Ausbildung
Sprachen
Tools & Technologien
Von Nejo automatisch aufbereitet
Nejo hat diesen Job automatisch von der Website des Unternehmens HENSOLDT Sensors GmbH erfasst und die Informationen auf Nejo mit Hilfe von KI für dich aufbereitet. Trotz sorgfältiger Analyse können einzelne Informationen unvollständig oder ungenau sein. Bitte prüfe immer alle Angaben in der Originalanzeige! Inhalte und Urheberrechte der Originalanzeige liegen beim ausschreibenden Unternehmen.
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Das Unternehmen führt die Installation, Montage, Wartung und Instandsetzung militärischer Produkte durch.
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