Durch den weltweiten und branchenübergreifenden Einsatz unserer Produkte und Lösungen sind wir, die Carl Zeiss Spectroscopy GmbH, die globale Marke und der erste Ansprechpartner für neue Herausforderungen auf dem Gebiet der Spektroskopie. Innovation im Konzern – helfen Sie mit, die Landwirtschaft nachhaltiger und effizienter durch neue digitale Lösungen zu machen. Seien Sie dabei, Innovation nicht nur vorzudenken, sondern aktiv in die Tat umzusetzen. Sie haben ein Händchen für den Umgang mit Daten und visuelle Auswertungen? Dann kommen Sie zu uns und gestalten Sie in einem dynamischen und interdisziplinären Team neue Lösungen und Technologien von morgen. Zum nächstmöglichen Zeitpunkt suchen wir für die Carl Zeiss Spectroscopy GmbH in Jena einen Data Scientist für den Bereich Landwirtschaft und Lebensmittel.

Ihre Rolle

• Entwicklung innovativer Vorhersagemodelle: Nutzen Sie unsere firmeneigenen Tools, um spektroskopische Daten zu analysieren und prädiktive Modelle zu erstellen, die einen echten Einfluss auf unsere Produkte haben.

• Mitgestaltung der Modellbautools: Arbeiten Sie aktiv an der Weiterentwicklung unserer Modellbautools und bringen Sie Ihre Ideen ein, um unsere Prozesse zu optimieren.

• Experimentelles Design: Entwerfen und führen Sie spannende Experimente durch, um unsere Produkte kontinuierlich zu verbessern und neue Erkenntnisse zu gewinnen.

• Datenmanagement: Strukturieren und bereiten Sie vorhandene Daten auf, um deren Wert für unsere Projekte zu maximieren.

• Datenanalysen: Unterstützen Sie interne und externe Auswertungen durch tiefgehende Datenanalysen, um fundierte Entscheidungen zu treffen.

Ihr Profil

• Abgeschlossenes Studium in einem naturwissenschaftlichen (beispielsweise im Gebiet Statistik/Mathematik/Chemie) oder relevante Ausbildung mit passender Weiterbildung zum Data Scientist

• Idealerweise bringen Sie praktische Erfahrung im Umgang mit spektroskopischen Daten mit

• Sie sind versiert in Python und haben Erfahrung in der Datenauswertung sowie der Erstellung von Vorhersagemodellen

• Vertrautheit mit Machine Learning-Methoden, Data Science Workflows und relevanten Algorithmen

• Sie können komplexe Konzepte verständlich präsentieren in Deutsch und Englisch (B2-C1) und arbeiten gerne in interdisziplinären Teams

• Mobiles Arbeiten (Homeoffice Anteil bis zu 70 %) 

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