Junior Data Scientist IoT Smart Products & Services (w/m/d)

T-Systems International GmbH

Stellen-ID:
99498
Land:
Deutschland
Standort:
Darmstadt
Region:
Hessen
Bewerbungsschluss:
28.02.2019
Beschäftigungsart:
Vollzeit - unbefristet
Karrierelevel:
Young Professional
Erforderliche Sprachen:
Deutsch
Erforderliche Erfahrung:
0-1 Jahr
Reisezeitanteil:
0-25%

Stellenbeschreibung

Als Junior Data Scientist IoT Smart Products & Services (m/w) sind Sie für alle Aspekte rund um die Analyse von Maschinendaten sowie die Entwicklung, Berechnung und Validierung prädiktiver Modelle verantwortlich.

Dazu gehören folgende Aufgaben und Verantwortungsbereiche:

  • Umsetzung von Innovations- und Projektvorhaben in Zusammenarbeit mit den IoT Data Engineers und IoT Plattform Architects.
  • Entwicklung und Validierung von ML/KI-Modellen zur Reduktion großer Datenbestände, Vorhersage und Klassifizierung von Schäden an Maschinen, Optimierung der Wartungsprozesse und weiteren Fragstellungen im Kontext Predictive Maintenance.
  • Design, Entwicklung und Test von Data-Driven Solutions.
  • Mitarbeit an Roadmap-Themen der T-Systems im Kontext KI und ML.
  • Unterstützung der Senior Data Analysts/Scientists bei der Vertretung des Bereiches bei Fragestellungen rund um KI, Machine Learning, Big Data, Visualisierung und Datenexploration.
  • Beobachtung, Bewertung und Auswahl von Tools aus der Big Data Tool-Landschaft und Adaption/Implementierung für neue Innovationsvorhaben.
  • Unterstützung bei der Überführung der Proof of Concept Ergebnisse bzw. der entwickelten Produkte in den operationellen Betrieb.
  • Vertriebsunterstützung bei der Vorstellung der Innovationsvorhaben bei potentiellen Kunden sowie der Erstellung von Angeboten.

Anforderungen

Sie verfügen über ein erfolgreich abgeschlossenes Studium mit maßgeblichem Mathematik/Statistik Fokus, vorzugsweise der Mathematik oder Physik. Schwerpunkte haben Sie in Ihrem Studium vor allem auf die Bereiche Optimierung (Diskrete und nichtlineare Optimierung), Stochastik sowie statistisches maschinelles Lernen gelegt.
Zusätzlich haben Sie bereits erste praxisrelevante Erfahrungen (z.B. Absolvierung eines mehrmonatigen Praktikums) mit Schwerpunkt Maschinellem Lernen/KI gesammelt.

Zusätzlich überzeugen Sie durch folgende Erfahrungen und Kompetenzen:

  • Erfahrung bei der Entwicklung prädiktiver Modelle auf Basis Machine Learning Verfahren (Unsupervised, (Semi-)Supervised, Data- und Feature Engineering, Validation).
  • Sehr gute Fähigkeiten bei der Visualisierung komplexer statischer Information (auch vor Fachfremden) sowie bei der Kommunikation von Vorgehen und Ergebnis der Analyse (interaktive Visualisierungen / Storytelling).
  • Erste Erfahrung mit Forschungsprojekten (min. Masterarbeit oder universitäre Forschungsprojekte) sowie erste Praxisanwendung im Kontext „Interpretable Machine Learning“ (Lime, Shapley Values, …).
  • Sehr gute Python Kenntnisse mit Schwerpunkt auf dem Python ML Stack (scipy, numpy, pandas und scikit-learn) für Datenaufbereitung, Modellierung, Validierung und Visualisierung – sowie Erfahrung im Umgang mit weiteren Machine Learning Frameworks erwünscht (z.B. H2O, KNIME).
  • Erste Erfahrung im Umgang mit Plattformen Erste Erfahrungen im IoT Bereich (Vernetzung von Devices/Sensoren).
  • Erste Erfahrung in der Software Entwicklung.
  • Erste Erfahrungen in der agilen Software-Entwicklung.
  • Idealerweise auch erste Erfahrung im Projektmanagement – z.B. auf Ebene studentischer Initiativen und Projekte.
  • Sehr gute Kenntnisse der deutschen und englischen Sprache (min. Verhandlungssicher) in Wort und Schrift.
  • Sie brennen für das Thema ML/KI und haben eine hohe Einsatzbereitschaft (z.B. gezeigt über die Leitung und Mitarbeit in Vereinen bzw. studentischen Initiativen).

T-Systems International GmbH

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