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Data Scientist / Machine learning Engineer (w/m/d)

icon building Unternehmen : Hensoldt
icon briefcase Auftragstyp : Vollzeit

Arbeitsbeschreibung - Data Scientist / Machine learning Engineer (w/m/d)


 


Über den Bereich


 


Für die Abteilung "AIR SIGINT Embedded SW" am Standort Ulm suchen wir zum nächstmöglichen Zeitpunkt einen “Data Scientist / ML Engineer (w/m/d)“.


Die Abteilung ist verantwortlich für die Definition und Entwicklung von komplexen Software-Systemen zur luftgestützten Aufklärung. Hierbei kommen effiziente und innovative Technologien, Prozesse und Tools zur Anwendung. 



In der Rolle des Data Scientist/ ML Engineer) (w/m/d) arbeitest du für eigenverantwortliche an der Entwicklung und Operationalisierung skalierbarer Machine-Learning-Verfahren zur Analyse von ISR-Daten im Petabyte-Maßstab mit Fokus auf Pattern-Recognition, Anomalie-Detektion und Signal-Klassifikation in verteilten Systemarchitekturen.



 


Ihre Aufgaben


 



  • Erstellung fachlicher Anforderungen in Zusammenarbeit mit Domänenexperten

  • Konzeption, Entwicklung und Bereitstellung von Pattern-of-Life- und Anomalie-Detektionsalgorithmen 

  • Implementierung von Anomalie-Detektions-Systemen (statistisch & ML-basiert)

  • Sicherstellung von Design und Training derClustering Algorithmen für geografischer und signalbasierter Daten (u. a. HDBSCAN, DBSCAN)

  • Konzepterstellung und Entwicklung von Similarity-Search / k-NN Lösungen für Unknown-Signal-Matching

  • Feature-Engineering komplexer Signalparameter

  • Validierung und Optimierung von Modellen mit operativen Daten


 


 


Ihr Profil


 



  • Abgeschlossenes Studium in Informatik, Mathematik, Physik oder vergleichbar

  • Langjährige Erfahrung als Data Scientist / ML Engineer

  • Fundierte Expertise in Zeitreihenanalyse und Anomalie-Detektion

  • Sehr gute Python-Kenntnisse im Bereich Data Analytics (scikit-learn, pandas, NumPy, SciPy)

  • Weitreichende praxisnahe Erfahrung im Handling von großen Datenmengen (>1 TB)

  • Langjährige praxisnahe Erfahrung mit ML-Ops und Produktionssystemen

  • Strukturierte, eigenverantwortliche Arbeitsweise

  • Ausgeprägte Kommunikations- und Teamfähigkeit

  • Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse


 


 


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