Job Description
Wir ermöglichen was unmöglich scheint. Denn bei SCHOTT wissen wir, dass gemeinsame Verantwortung, Erfahrung und enge Kollaboration bahnbrechende Lösungen hervorbringen. Als globaler Konzern für Materialtechnologie finden wir so neue Wege, eine bessere Zukunft zu gestalten - für unsere Partnerunternehmen, unsere KundInnen und unsere MitarbeiterInnen.
Über uns
SCHOTT ist ein international führender Technologiekonzern auf den Gebieten Spezialglas und Glaskeramik. Mit der Erfahrung von über 130 Jahren herausragender Entwicklungs-, Material- und Technologiekompetenz bietet das Unternehmen ein breites Portfolio hochwertiger Produkte und intelligenter Lösungen an. Damit ist SCHOTT ein innovativer Partner für viele Branchen, zum Beispiel Hausgeräteindustrie, Pharma, Elektronik, Optik, Life Sciences, Automotive und Aviation. SCHOTT hat das Ziel, mit seinen Produkten zu einem wichtigen Bestandteil im Leben jedes Menschen zu werden. Das Unternehmen setzt auf Innovationen und nachhaltigen Erfolg. Die Muttergesellschaft SCHOTT AG hat ihren Hauptsitz in Mainz und ist zu 100 Prozent im Besitz der Carl-Zeiss-Stiftung. Als Stiftungsunternehmen nimmt SCHOTT eine besondere Verantwortung für Mitarbeitende, Gesellschaft und Umwelt wahr.
Ihre Aufgaben
- Durchführung anspruchsvoller Projekte im Rahmen von Corporate Research & Development im Data Science Team mit Ergebnis-, Budget- und Projektteamverantwortung
- Optimierung von Fertigungsprozessen, gezielte Unterstützung von Innovationen für Materialien und Produkte im SCHOTT Konzern sowie Transfer von Methoden und Ergebnissen zu unseren internen Kunden
- Entwicklung von End-to-End, datenbasierten Services im Umfeld der Glasherstellung und Unterstützung beim Überführen der Lösungen in die Produktion
- Sie kombinieren die Welten des maschinellen Lernens und der Glasproduktion, um unsere Bediener auf Shopfloor-Ebene zu unterstützen (Benutzerassistenzsysteme, digitale Zwillinge, Advanced Process Control)
- Kontinuierliche Beobachtung neuer Entwicklungen im Expertenbereich und Vernetzung mit der internen und externen Data Science Community sowie externen Technologieanbietern, Universitäten etc.
Ihr Profil
- Abgeschlossenes Studium in Data Science, Ingenieurwesen, Physik, Mathematik, oder Informatik, vorzugsweise mit Promotion
- Einschlägige Erfahrung im Bereich Advanced Process Control (MPC, Reinforcement Learning), sowie bei der Analyse und Modellierung komplexer Prozesse, vorzugsweise für technische Anwendungen (z.B. Root Cause Analysen, Physics Informed Machine Learning)
- Erfahrung mit Zeitreihenanalysen, insbesondere im industriellen Umfeld
- Sehr gute Programmierkenntnisse in Python und ein solides Verständnis der relevantesten Bibliotheken für Data Science (NumPy, pandas, scikit-learn, Tensorflow, PyTorch, Matplotlib)
- Solide Kenntnisse im Bereich Statistik, Bayessche Statistik, Kenntnisse im Bereich Large Language Models (LLMs) sind von Vorteil
- Fließende Englisch- und Deutschkenntnisse
Ihr Benefit
So offen SCHOTT für Ihre Weiterentwicklung ist, so umfangreich ist unser Angebot an zusätzlichen Benefits. Von einem aktiven Gesundheitsmanagement, flexiblen Arbeitszeiten, bis zur betrieblichen Altersvorsorge, alles abgestimmt auf Ihre Ziele und Bedürfnisse.
Entdecken Sie eine besondere Unternehmenskultur, in der alle Personen die Chancen haben, sich zu entfalten. Bei SCHOTT erwartet Sie eine einzigartige Unternehmenskultur, in der Menschlichkeit, Diversität und Inklusivität großgeschrieben werden. Denn wir wissen: motivierte und engagierte Mitarbeitende sind Voraussetzung für den Erfolg unseres Unternehmens.
Bezuschusste betriebliche Altersvorsorge; Exklusive Vorteile für Mitarbeiter/ Rabatte; Flexible Arbeitszeiten; Kantine
Ihr persönlicher Kontakt
Es erwarten Sie sowohl interessante und herausfordernde Aufgaben in Feldern, die unsere Zukunft beeinflussen, als auch ein motiviertes und nettes Team. Wollen Sie mit uns erfolgreich sein? Dann senden Sie uns Ihre Bewerbung zu: SCHOTT AG, Human Resources, Alexandra Söhn
*Bei SCHOTT zählt Ihre Persönlichkeit - nicht Geschlecht, Identität oder Herkunft.
View More