Fraunhofer-Gesellschaft
Wissenschaftliche:r Mitarbeiter:in Energietechnik - Erneuerbare Energien und Energieanalysen(m/w/x)
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Münster
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FRFraunhofer-Gesellschaft
Wissenschaftliche:r Mitarbeiter:in(m/w/x)
Münster
Full-time, Part-timeTemporary contractWith Home OfficeJunior
AI/ML
Data Science
Nejo AI Summary
Konzeption und Entwicklung datenbasierter Anwendungen zur Prozess- und Produktionsoptimierung aus heterogenen Daten. Abgeschlossenes Hochschulstudium in MINT/Informatik und erste Data Science Erfahrung erforderlich. Freie Brückentage und 30 Urlaubstage.
Requirements
- Abgeschlossenes Hochschulstudium (Diplom/Master) in Ingenieurwissenschaften, (Wirtschafts-)Informatik, MINT oder vergleichbar
- Erste praktische Erfahrung in Data Science und datenbasierten Anwendungsfällen
- Erfahrung mit Datenbanken und Datenbankmanagementsystemen
- Interesse an digitaler Produktions-/IT-Infrastruktur
- Idealerweise erste Berührungspunkte mit MES, LIMS, IIoT-Plattformen oder Einarbeitungsmotivation
- Ausgeprägte analytische Denkweise
- Strukturierte Arbeitsweise
- Sehr gute Kommunikationsfähigkeiten
- Teamfähigkeit (interdisziplinär)
- Sehr gute Deutschkenntnisse in Wort und Schrift
- Sehr gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift
Tasks
- Datenbasierte Anwendungsfälle entlang der Wertschöpfungskette identifizieren
- Datenbasierte Anwendungsfälle entlang der Wertschöpfungskette konzipieren
- Heterogene Produktions- und Prozessdaten aufbereiten
- Data-Preprocessing-Pipelines für analytische und ML-Anwendungen entwickeln
- ML- und KI-Modelle zur Prozess- und Produktionsoptimierung entwickeln
- ML- und KI-Modelle zur Prozess- und Produktionsoptimierung implementieren
- ML- und KI-Modelle zur Prozess- und Produktionsoptimierung deployen
- Interdisziplinär mit Produktions-Fachbereichen zusammenarbeiten
- Gemeinsam tragfähige Lösungen entwickeln
- Nationale und internationale Projekte zur Batteriezellfertigung akquirieren
- Nationale und internationale Projekte zur Batteriezellfertigung koordinieren
- Nationale und internationale Projekte zur Batteriezellfertigung bearbeiten
Education
- Master's degree
Languages
- German – Business Fluent
- English – Business Fluent
Tools & Technologies
- Python
- R
- TensorFlow
- PyTorch
- scikit-learn
- SQL
- NoSQL
- Zeitreihendatenbanken
- OLAP
- OLTP
- MES
- LIMS
- IIoT-Plattformen
Benefits
Additional Allowances
- Finanzielle Zusatzleistungen
Corporate Discounts
- Rabatte
More Vacation Days
- 30 Urlaubstage
- Freie Brückentage
- Rosenmontag als Feiertag
- Heiligabend als Feiertag
- Silvester als Feiertag
Other Benefits
- Sozialleistungen nach TVöD
- Ideenaustausch
Informal Culture
- Inspirierendes Arbeitsumfeld
- Herausragendes Arbeitsklima
- Kollegiales Arbeitsumfeld
- Wertschätzendes Arbeitsumfeld
- Flache Hierarchien
Startup Environment
- Zusammenarbeit
Mentorship & Coaching
- Gegenseitige Unterstützung
Team Events
- Weihnachtsfeste
- Sommerfeste
- Teamtreffen
Career Advancement
- Möglichkeit zur Promotion
- Berufliche Weiterentwicklung
Learning & Development
- Vielfältige Weiterbildungsmöglichkeiten
- Persönliche Weiterentwicklung
Flexible Working
- Flexible Arbeitsbedingungen
- Homeoffice
- Flexible Arbeitszeiten
Family Support
- Ausgewogene Work-Life-Balance
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Not a perfect match?
- Fraunhofer-Gesellschaft
Wissenschaftliche:r Mitarbeiter:in Building Information Modeling und digitale Fabrikplanung(m/w/x)
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Wissenschaftliche:r Mitarbeiter:in Technologiemanagement(m/w/x)
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Wissenschaftliche:r Mitarbeiter:in Lifecycle Engineering & Recycling(m/w/x)
Full-time/Part-timeTemporary contractWith HomeofficeJuniorMünster - Fraunhofer-Gesellschaft
Wissenschaftliche:r Mitarbeiter:in im Bereich Qualitätsmanagement/Operational Excellence(m/w/x)
Full-time/Part-timeTemporary contractWith HomeofficeExperiencedMünster
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Wissenschaftliche:r Mitarbeiter:in(m/w/x)
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Konzeption und Entwicklung datenbasierter Anwendungen zur Prozess- und Produktionsoptimierung aus heterogenen Daten. Abgeschlossenes Hochschulstudium in MINT/Informatik und erste Data Science Erfahrung erforderlich. Freie Brückentage und 30 Urlaubstage.
Requirements
- Abgeschlossenes Hochschulstudium (Diplom/Master) in Ingenieurwissenschaften, (Wirtschafts-)Informatik, MINT oder vergleichbar
- Erste praktische Erfahrung in Data Science und datenbasierten Anwendungsfällen
- Erfahrung mit Datenbanken und Datenbankmanagementsystemen
- Interesse an digitaler Produktions-/IT-Infrastruktur
- Idealerweise erste Berührungspunkte mit MES, LIMS, IIoT-Plattformen oder Einarbeitungsmotivation
- Ausgeprägte analytische Denkweise
- Strukturierte Arbeitsweise
- Sehr gute Kommunikationsfähigkeiten
- Teamfähigkeit (interdisziplinär)
- Sehr gute Deutschkenntnisse in Wort und Schrift
- Sehr gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift
Tasks
- Datenbasierte Anwendungsfälle entlang der Wertschöpfungskette identifizieren
- Datenbasierte Anwendungsfälle entlang der Wertschöpfungskette konzipieren
- Heterogene Produktions- und Prozessdaten aufbereiten
- Data-Preprocessing-Pipelines für analytische und ML-Anwendungen entwickeln
- ML- und KI-Modelle zur Prozess- und Produktionsoptimierung entwickeln
- ML- und KI-Modelle zur Prozess- und Produktionsoptimierung implementieren
- ML- und KI-Modelle zur Prozess- und Produktionsoptimierung deployen
- Interdisziplinär mit Produktions-Fachbereichen zusammenarbeiten
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Benefits
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- Finanzielle Zusatzleistungen
Corporate Discounts
- Rabatte
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- 30 Urlaubstage
- Freie Brückentage
- Rosenmontag als Feiertag
- Heiligabend als Feiertag
- Silvester als Feiertag
Other Benefits
- Sozialleistungen nach TVöD
- Ideenaustausch
Informal Culture
- Inspirierendes Arbeitsumfeld
- Herausragendes Arbeitsklima
- Kollegiales Arbeitsumfeld
- Wertschätzendes Arbeitsumfeld
- Flache Hierarchien
Startup Environment
- Zusammenarbeit
Mentorship & Coaching
- Gegenseitige Unterstützung
Team Events
- Weihnachtsfeste
- Sommerfeste
- Teamtreffen
Career Advancement
- Möglichkeit zur Promotion
- Berufliche Weiterentwicklung
Learning & Development
- Vielfältige Weiterbildungsmöglichkeiten
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Das Unternehmen ist eine der führenden Organisationen für anwendungsorientierte Forschung mit 76 Instituten in Deutschland.
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Wissenschaftliche:r Mitarbeiter:in im Bereich Qualitätsmanagement/Operational Excellence(m/w/x)
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