Data Scientist (m/w/d)
Ihre Zukunft:
- Nutzung aktueller Entwicklungstools im Bereich Machine Learning wie die Programmiersprache Python unter Verwendung der ML-Frameworks wie TensorFlow und PyTorch. Für die Zusammenarbeit im Software-Team wird GitLab, zur Versionskontrolle wird DVC und für die Automatisierung wird MLFlow verwendet.
- Umweltrelevante Daten: Definition, Sammlung und Bewertung umweltrelevanter Daten im Kontext der Halbleiterfertigung, begleitend über den gesamten Prozess.
- Arbeiten mit Life Cycle Assessment (Ökobilanz) Daten: Analyse und Berechnung unter entsprechenden Vorgaben von Life Cycle Assessment (LCA) Daten zur Bewertung der Umweltauswirkungen.
- Datensammlung und -bereinigung: Implementierung von Lösungen zur effizienten Sammlung und Bereinigung von Daten aus verschiedenen Quellen, wie Datenbanken (z.B. Zeitreihendatenbanken: InfluxDB, QuestDB etc.).
- Auswahl von Machine-Learning(ML)-Verfahren zur Optimierung der LCA Daten: Identifizierung, Auswahl geeigneter Machine-Learning-Verfahren zur Optimierung der umweltrelevanten Parameter.
- Spezifikation eines semantischen Datenmodells für einen digitalen Zwilling: Entwicklung eines Datenmodells für einen digitalen Zwilling als integraler Bestandteil des Architekturkonzepts für die Datenverarbeitung und -analyse für Anlagen der Halbleiterfertigung.
- Anwendung und Wirksamkeitsnachweis: Ausrollen (Deployment) der entwickelten ML-Modelle zur Optimierung der Prozesse und Nachweis ihrer Wirksamkeit.
- Dokumentation: Erstellung detaillierter Dokumentationen zu Datenmodellen, Verfahren, Ergebnissen und Prozessen.
Was wir bieten:
Sichere Arbeitsplätze als Familienunternehmen durch nachhaltige Unternehmensführung
Faszinierende und abwechslungsreiche Tätigkeiten in der Halbleiterindustrie
Moderne Technik, zukunftsorientierte Produkte und leistungsgerechte Bezahlung
Respektvolle und wertschätzende Unternehmenskultur
Eigenverantwortliches Arbeiten mit Raum für Individualität
Hoher Stellenwert von Kollegialität und einem guten Betriebsklima
Flexible Arbeitszeiten
Ihr Potenzial:
- Ausbildung: Hochschulabschluss in Data Science, Statistik, Informatik, Mathematik oder einem verwandten Feld.
- Erfahrung mit Datenmodellierung: Erfahrung in der Spezifikation und Implementierung von Datenmodellen und der Arbeit mit großen Datenmengen.
- Kenntnisse in Machine Learning: Fundierte Kenntnisse in Machine Learning Frameworks, wie TensorFlow / Keras bzw. PyTorch, einschließlich der Auswahl und Optimierung von Algorithmen und der Entwicklung von ML-Modellen.
- Programmierkenntnisse: Starke Programmierfähigkeiten in Sprachen wie Python, Java, SQL oder vergleichbaren, einschließlich der Nutzung von Datenanalyse- und Machine-Learning-Bibliotheken.
- Analytische Fähigkeiten: Ausgeprägte analytische Fähigkeiten zur Datenbereinigung, -analyse und zur Identifizierung von Mustern und Trends.
- Kenntnisse im Bereich Halbleiterfertigung: Verständnis der Prozesse und Anforderungen in der Halbleiterindustrie ist von Vorteil.
- Teamarbeit und Kommunikation: Fähigkeit zur effektiven Zusammenarbeit in multidisziplinären Teams und zur klaren Kommunikation komplexer Analysen und Ergebnisse.
- Selbstständigkeit und Problemlösungskompetenz: Eigeninitiative, die Fähigkeit zur Selbstorganisation und zur Lösung komplexer Probleme.
- Dokumentationsfähigkeiten: Kompetenz in der Erstellung klarer und umfassender Dokumentationen.
Zögern Sie nicht: Wir freuen uns auf Ihre Bewerbung.