Ihre Aufgaben:

• Entwicklung, Implementierung und Training von Machine Learning Modellen für Ventilinseln 
• Analyse großer Datensätzen an Sensordaten (Big Data) zur Identifizierung von Mustern
• Integration der MLOps-Pipeline zur Automatisierung und Optimierung des Modellentwicklungs- und Bereitstellungsprozesses
• Durchführung von Tests und statistischen Analysen zur Validierung von Machine Learning Modellen
• Erstellung erforderlicher Entwicklungsdokumentationen
• Zusammenarbeit mit interdisziplinären Teams (z.B. Forschung, Vorentwicklung, anderen Business Units)

Ihre Qualifikationen:

• Abgeschlossenes Studium der Elektrotechnik, Informatik, Mathematik, Statistik oder eines verwandten Bereichs
• Berufserfahrung in der Anwendung beziehungsweise Implementierung von Machine Learning Modellen im Embedded Umfeld
• Erfahrung mit der Programmiersprache Python erforderlich sowie Erfahrung in der Programmierung in C und C++ für Embedded Systeme wünschenswert
• Fundierte Kenntnisse in Machine Learning Techniken und Algorithmen erforderlich sowie Kenntnisse in Machine Learning-Frameworks (z.B. TensorFlow, Weights & Biases) wünschenswert
• Gute Deutsch und Englischkenntnisse in Wort und Schrift
• Analytisches Denkvermögen, ausgeprägte Problemlösungsfähigkeiten, eigenständige Arbeitsweise sowie Teamfähigkeit
• Interkulturelle Kompetenz sowie Bereitschaft zu gelegentlichen Dienstreisen zu anderen Festo Standorten (ca. 5 %)

Ansprechpartner: Caroline Duchon, +49(711)347-56698