Aufgaben

• Du leitest und setzt forschungsorientierte Projekte im Bereich der Netzwerkverkehrsanalyse um.
• Du konzipierst, entwickelst und implementierst Machine-Learning-Modelle zur Klassifizierung von Netzwerkverkehr.
• Du übernimmst das Mentoring und die Betreuung von Teammitgliedern und Werkstudent
• innen.
• Du beteiligst dich aktiv am Wissensaustausch im Team.
• Du präsentierst gelegentlich Forschungsergebnisse auf Konferenzen und bei Kund
• innen.
• Du übernimmst die Verantwortung für den gesamten ML-Lebenszyklus.

Qualifikationen

• Du hast einen Master oder eine Promotion in Informatik, Data Science oder einem verwandten Feld (z. B. Statistik, Mathematik, Physik, Ingenieurwesen).
• Du verfügst über mindestens 4 Jahre Berufserfahrung im Bereich Data Science, idealerweise mit Fokus auf Netzwerkdaten.
• Du hast umfassende Erfahrung mit Machine-Learning-Algorithmen (supervised, unsupervised, reinforcement learning)
• Du besitzt fundierte Kenntnisse in Python und den gängigen Data-Science-Bibliotheken (NumPy, Pandas, Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch).
• Du bringst Erfahrung in der Containerisierung (Docker, Kubernetes) sowie mit Cloud-Speichertechnologien (z. B. S3) mit.
• Du bist vertraut mit Monitoring- und Visualisierungstools für ML-Anwendungen (z. B. Metaflow, MLflow).
• Du gehst sicher mit Linux und gängigen Entwicklungstools wie Git, VS Code und Jupyter Notebooks um und hast im Idealfall grundlegende Netzwerkkenntnisse.

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