Fraunhofer-Gesellschaft
Wissenschaftliche:r Mitarbeiter:in Produktionstechnologie - Zellfinalisierung und -testing(m/w/x)
Full-time/Part-timeTemporary contractWith HomeofficeJunior
Münster
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FRFraunhofer-Gesellschaft
Wissenschaftliche:r Mitarbeiter:in: Datenbasierte Produktionsverbesserung(m/w/x)
Münster
Full-time, Part-timeTemporary contractWith Home OfficeJunior
AI/ML
Data Science
Nejo AI Summary
Entwicklung datenbasierter Anwendungsfälle und ML/KI-Modelle für die Batteriezellproduktion. Abgeschlossenes wissenschaftliches Studium mit erster Erfahrung in Data Science erforderlich. 30 Urlaubstage plus freie Brückentage und Rosenmontag.
Requirements
- Abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium (Diplom/Master) der Ingenieurwissenschaften, (Wirtschafts-)Informatik, MINT oder vergleichbar
- Erste praktische Erfahrung im Bereich Data Science mit umgesetzten datenbasierten Anwendungsfällen (idealerweise Batteriezellproduktion)
- Erfahrung im Umgang mit Datenbanken und Datenbankmanagementsystemen (SQL, NoSQL, Zeitreihendatenbanken, OLAP/OLTP)
- Interesse an digitaler Produktions-/IT-Infrastruktur, idealerweise Berührungspunkte mit MES, LIMS, IIoT-Plattformen oder Lernbereitschaft
- Ausgeprägte analytische Denkweise, strukturierte Arbeitsweise und sehr gute Kommunikationsfähigkeiten
- Teamfähigkeit
- Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift
Tasks
- Datenbasierte Anwendungsfälle identifizieren und konzipieren
- Heterogene Produktions- und Prozessdaten aufbereiten
- Data-Preprocessing-Pipelines entwickeln
- Machine-Learning- und KI-Modelle entwickeln
- Machine-Learning- und KI-Modelle implementieren
- Machine-Learning- und KI-Modelle deployen
- Interdisziplinär mit Fachbereichen der Produktion zusammenarbeiten
- Tragfähige Lösungen gemeinsam entwickeln
- Industrie- und Forschungsprojekte akquirieren
- Industrie- und Forschungsprojekte koordinieren
- Industrie- und Forschungsprojekte bearbeiten
Education
- Master's degree
Languages
- German – Business Fluent
- English – Business Fluent
Tools & Technologies
- Python
- R
- TensorFlow
- PyTorch
- scikit-learn
- SQL
- NoSQL
- MES
- LIMS
- IIoT-Plattformen
Benefits
Additional Allowances
- Finanzielle Zusatzleistungen
Corporate Discounts
- Rabatte
More Vacation Days
- 30 Urlaubs- plus freie Brückentage
- Heiligabend
- Silvester als Feiertag
Other Benefits
- Rosenmontag
- Ideenaustausch
- Gleichstellung und Inklusion
Informal Culture
- Hervorragendes Arbeitsklima
- Kollegiales und wertschätzendes Arbeitsumfeld
- Flache Hierarchien
Startup Environment
- Zusammenarbeit
- Kreativität und Innovation
Mentorship & Coaching
- Gegenseitige Unterstützung
Team Events
- Weihnachts-/Sommerfeste
- Teamtreffen
Career Advancement
- Möglichkeit zur Promotion
Learning & Development
- Vielfältige Weiterbildungsmöglichkeiten
Flexible Working
- Homeoffice
- Flexible Arbeitszeiten
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Wissenschaftliche:r Mitarbeiter:in im Bereich Qualitätsmanagement/Operational Excellence(m/w/x)
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Wissenschaftliche:r Mitarbeiter:in: Datenbasierte Produktionsverbesserung(m/w/x)
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Data Science
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Entwicklung datenbasierter Anwendungsfälle und ML/KI-Modelle für die Batteriezellproduktion. Abgeschlossenes wissenschaftliches Studium mit erster Erfahrung in Data Science erforderlich. 30 Urlaubstage plus freie Brückentage und Rosenmontag.
Requirements
- Abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium (Diplom/Master) der Ingenieurwissenschaften, (Wirtschafts-)Informatik, MINT oder vergleichbar
- Erste praktische Erfahrung im Bereich Data Science mit umgesetzten datenbasierten Anwendungsfällen (idealerweise Batteriezellproduktion)
- Erfahrung im Umgang mit Datenbanken und Datenbankmanagementsystemen (SQL, NoSQL, Zeitreihendatenbanken, OLAP/OLTP)
- Interesse an digitaler Produktions-/IT-Infrastruktur, idealerweise Berührungspunkte mit MES, LIMS, IIoT-Plattformen oder Lernbereitschaft
- Ausgeprägte analytische Denkweise, strukturierte Arbeitsweise und sehr gute Kommunikationsfähigkeiten
- Teamfähigkeit
- Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift
Tasks
- Datenbasierte Anwendungsfälle identifizieren und konzipieren
- Heterogene Produktions- und Prozessdaten aufbereiten
- Data-Preprocessing-Pipelines entwickeln
- Machine-Learning- und KI-Modelle entwickeln
- Machine-Learning- und KI-Modelle implementieren
- Machine-Learning- und KI-Modelle deployen
- Interdisziplinär mit Fachbereichen der Produktion zusammenarbeiten
- Tragfähige Lösungen gemeinsam entwickeln
- Industrie- und Forschungsprojekte akquirieren
- Industrie- und Forschungsprojekte koordinieren
- Industrie- und Forschungsprojekte bearbeiten
Education
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Languages
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Tools & Technologies
- Python
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- TensorFlow
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- scikit-learn
- SQL
- NoSQL
- MES
- LIMS
- IIoT-Plattformen
Benefits
Additional Allowances
- Finanzielle Zusatzleistungen
Corporate Discounts
- Rabatte
More Vacation Days
- 30 Urlaubs- plus freie Brückentage
- Heiligabend
- Silvester als Feiertag
Other Benefits
- Rosenmontag
- Ideenaustausch
- Gleichstellung und Inklusion
Informal Culture
- Hervorragendes Arbeitsklima
- Kollegiales und wertschätzendes Arbeitsumfeld
- Flache Hierarchien
Startup Environment
- Zusammenarbeit
- Kreativität und Innovation
Mentorship & Coaching
- Gegenseitige Unterstützung
Team Events
- Weihnachts-/Sommerfeste
- Teamtreffen
Career Advancement
- Möglichkeit zur Promotion
Learning & Development
- Vielfältige Weiterbildungsmöglichkeiten
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- Homeoffice
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Research
Description
Das Unternehmen ist eine der führenden Organisationen für anwendungsorientierte Forschung mit 76 Instituten in Deutschland.
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