Unser Kunde ist ein weltweit führendes Unternehmen im Bereich der EPP-Herstellung und der Kunststoffverarbeitung. Zur Verstärkung des Teams suchen wir einen Machine Learning Engineer, der innovative Lösungen für die Fertigung im Rahmen von Industrie 4.0 entwickelt. In dieser Rolle sind Sie verantwortlich für das Design, den Aufbau und die kontinuierliche Verbesserung von Machine Learning Modellen, die in der intelligenten Fertigung eingesetzt werden. Sie verwandeln Fertigungsdaten in zuverlässige, leistungsstarke Modelle, die in großem Maßstab eingesetzt und für verschiedene Anwendungsfälle, Maschinen und Werke wiederverwendet werden können. Zu Ihren Aufgaben gehören das Entwerfen, Trainieren und Evaluieren von Machine Learning Modellen für Anwendungsfälle wie Qualitätsvorhersage, Anomalieerkennung, vorausschauende Wartung und Prozessoptimierung. Sie decken den gesamten ML-Lebenszyklus ab, von der Problemanalyse bis zur Leistungsoptimierung. Darüber hinaus entwickeln Sie wiederverwendbare, gut dokumentierte ML-Modelle und Komponenten und arbeiten eng mit Data Engineers zusammen, um zuverlässige Daten zu gewährleisten. Die Überwachung und Verbesserung der Modellleistung in realen Umgebungen sowie die Anwendung bewährter Verfahren in Experimenten und Versionierung sind ebenfalls Teil Ihrer Aufgaben. Sie tragen zur Dokumentation und zu den Entwicklungsstandards innerhalb der Organisation bei und helfen dabei, die besten Praktiken im Bereich Machine Learning zu etablieren.

Der ideale Kandidat bringt einen Bachelor- oder Masterabschluss in Informatik, Ingenieurwesen, Datenwissenschaft, angewandter Mathematik oder einem verwandten Bereich mit. Er sollte über umfangreiche praktische Erfahrung in der Entwicklung von Machine Learning Modellen mit Python und gängigen Frameworks wie PyTorch, TensorFlow oder scikit-learn verfügen. Ein solides Verständnis der Prinzipien des maschinellen Lernens, einschließlich überwachten und unüberwachten Lernens, Modellbewertung und Leistungsoptimierung ist unerlässlich. Zudem sollte der Kandidat sich mit sicheren Entwicklungspraktiken und den Anforderungen an Informationssicherheit in industriellen Daten- und AI/ML-Umgebungen auskennen. Erfahrungen im Umgang mit Zeitreihen, Sensor-, Bild- oder strukturierten Industriedaten sind von Vorteil. Der Bewerber sollte in der Lage sein, Fertigungs- oder Geschäftschallenges in gut definierte Machine Learning Aufgaben mit messbaren Ergebnissen zu übersetzen und Erfahrung in der Zusammenarbeit mit Data Engineers sowie AI- oder Software-Ingenieuren in interdisziplinären Teams haben. Vertrautheit mit cloud-basierten ML-Plattformen wie Microsoft Azure ist wünschenswert. Ausgezeichnete analytische Fähigkeiten, Detailgenauigkeit und eine praktische Herangehensweise an die Bereitstellung zuverlässiger ML-Lösungen sind ebenfalls wichtig. Klare und strukturierte Kommunikationsfähigkeiten, um Machine Learning Konzepte und Ergebnisse sowohl technischen als auch nicht-technischen Zielgruppen zu erklären, runden das Profil ab.