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Lürssen Werft Bremen GmbH & Co. KG

Schiffbau

Lemwerder

  • Art der Beschäftigung: Vollzeit
  • Hybrid

Data Scientist (m/w/d) Machine Learning & Advanced Analytics

Über diesen Job

Data Scientist (m/w/d) Machine Learning & Advanced Analytics

Für die Lürssen Werft Bremen GmbH & Co. KG am Standort Lemwerder

In über 150 Jahren Firmengeschichte hat sich viel verändert, unser Wertekompass und unsere Leidenschaft für den Schiffbau jedoch nicht. Seit vier Generationen bleiben wir – auch bei teils stürmischer See - als Familienunternehmen konstant auf Kurs und sorgen mit Teamwork, Qualität und Innovation für exzellenten Yachtbau auf höchstem Niveau. An unseren Standorten Bremen, Hamburg und Rendsburg sorgen wir mit unseren außergewöhnlichen Produkten und Dienstleistungen dafür, dass die Träume unserer Kunden Realität werden.

Wie wir das schaffen? Durch unsere Crew. Unsere rund 1.800 Mitarbeitenden sind der Motor, unser Think Tank, unser größter Erfolgsfaktor. Wir wissen, dass Spitzenleistungen nur mit Leidenschaft, Vertrauen, Kooperation und hoher Professionalität entstehen. Denn Schiffbau ist, neben präzisesten Fertigkeiten, vor allem eins: Teamwork.

Nehmen Sie Ihr Karriere-Steuer selbst in die Hand und werden Sie Teil unserer Crew. Wir sind jederzeit offen für neue Mitglieder in unserer Schiffbau-Familie: Kommen Sie an Bord und entdecken Sie neue berufliche Horizonte!

Ihr Posten in unserer Crew

  • Entwicklung von datengetriebenen Modellen zur Optimierung von Prozessen und Entscheidungsfindungen
  • Durchführung explorativer Datenanalysen und Identifikation von Mustern und Trends in den gesammelten Daten
  • Aufbau und Validierung von Machine-Learning-Modellen basierend auf den Daten aus dem zentralen DWH
  • Zusammenarbeit mit Data Engineers und Data Analysts bei der Bereitstellung und Nutzung von Daten
  • Unterstützung beim Aufbau einer datengetriebenen Kultur innerhalb des Unternehmens

Das haben Sie im Gepäck

  • Abgeschlossenes Studium in Data Science, Statistik, Informatik, Mathematik oder vergleichbarer Qualifikation
  • Mindestens 3-5 Jahre Berufserfahrung, idealerweise im industriellen Umfeld (herstellendes Unternehmen o.ä.)
  • Sehr gute Kenntnisse in Python oder R sowie gängigen ML-Bibliotheken (z. B. scikit-learn, TensorFlow, PyTorch)
  • Erfahrung in Datenanalyse, statistischen Verfahren und Machine Learning
  • Kenntnisse im Umgang mit großen Datenmengen und SQL (z.B. Pandas, Polars)
  • Vorteilhaft: Erfahrung in der Visualisierung von Analyseergebnissen mit BI-Tools (z. B. Qlik)
  • Ausgeprägte analytische Fähigkeiten, Innovationsgeist und Freude am Aufbau neuer Strukturen
  • Sichere Deutsch- und Englischkenntnisse in Word & Schrift

Das haben wir für Sie an Bord

Wir bei Lürssen setzen auf eine sturmerprobte Crew, in der sich jeder auf jeden verlassen kann. Deshalb fördern wir ein Arbeitsumfeld, das zum Bleiben einlädt, und bieten Ankermöglichkeiten wie spannende Entwicklungschancen in weiterführende Aufgaben innerhalb der gesamten Lürssen-Gruppe. Natürlich begleiten wir Sie auf Ihrem Weg bei uns mit gezielten Personalentwicklungsmaßnahmen, von denen wir Ihnen gerne im persönlichen Gespräch erzählen.

Außerdem haben wir folgende Benefits für Sie an Bord:

  • Vergütung nach IG Metall-Tarifvertrag
  • Urlaubs- und Weihnachtsgeld sowie weitere Sonderzahlungen
  • 30 Tage Urlaub
  • Möglichkeit des mobilen Arbeitens (je nach Tätigkeitsbereich)
  • Firmenfitness
  • Deutschlandticket für 33 Euro
  • JobRad
  • Mitarbeiterangebote
  • Firmenevents (z.B. B2Run, Pappbootregatta, Betriebsfeste)
  • Betriebliche Altersvorsorge
  • Betriebliche Mitarbeiterberatung
  • Betriebskantine

Sie möchten mit uns einen neuen Kurs einschlagen? Dann freuen wir uns auf Ihre Online-Bewerbung, in der Sie uns auch Ihre Gehaltsvorstellung und Ihren gewünschten Eintrittstermin mitteilen.

Für weitere Fragen zur Stellenausschreibung wenden Sie sich gerne an Matthias Janzen (matthias.janzen@lurssen.com).

Unternehmens-Details

company logo

Lürssen Werft Bremen GmbH & Co. KG

Schiffbau

1.001-5.000 Mitarbeitende

Bremen, Deutschland

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