Dr. rer. nat. Physik – Machine Learning & Algorithmik (m/w/d)

Jobbeschreibung

Data Science, Data Mining, Big Data, automatisierte Datenanalyse, Algorithmenentwicklung
Für unseren renommierten Kunden aus dem anwendungsnahem Forschungs- und Technologieumfeld suchen wir regelmäßig einen engagierten (theoretischen) Physiker / Mathematiker / Informatiker (m/w/d) mit Interesse an herausfordernden Aufgaben in den Bereichen Algorithmik, Data Science und Machine Learning. Hierbei handelt es sich um eine Festanstellung im Rahmen einer Direktvermittlung im Umkreis von 80 Kilometern um Stuttgart.

  • Erfassung, Analyse und (automatisierte) Auswertung von großen Datenmengen unterschiedlicher Fertigungsprozesse
  • Entwicklung und Implementierung von Algorithmen zur Mustererkennung in Matlab und/oder Python mittels Machine Learning
  • Nutzung und Weiterentwicklung von Prozessdatenbanken
  • Optimierung der Prozesse mittels statistischer Auswerteverfahren 
  • Beitrag zum internen Wissenstransfer, enge Zusammenarbeit mit internen und externen Partnern sowie Netzwerkausbau
  • Sehr gutes MINT-Studium der Physik, Mathematik, (Naturwissenschaftliche) Informatik, Ingenieurswissenschaften o. Ä.
  • Idealerweise Promotion zum Dr. rer. nat. / Dr.-Ing. und Erfahrung als Post-Doc
  • Sehr gute Kenntnisse in der Algorithmenentwicklung und Optimierung nichtlinearer Gleichungssysteme
  • Gute Programmierkenntnisse, idealerweise in Matlab und/oder Python
  • Erste Kenntnisse in der Auswertung großer Datenmengen / Data Science und Machine Learning mittels Algorithmen
     
  • Hohes Maß an Eigeninitiative, Engagement und Begeisterungsfähigkeit
  • Ausgeprägte Team- und Kommunikationsfähigkeit
  • Gute Deutsch- und Englischkenntnisse
  • Familienfreundliches Arbeiten und flexible Arbeitszeitgestaltung mit Homeoffice-Anteil
  • Interdisziplinäre und internationale Zusammenarbeit in wertschätzender Unternehmenskultur
  • Sehr gute Weiterentwicklungsmöglichkeiten
  • Gestaltungsspielraum und Offenheit für Innovationen
  • Betriebliche Alters- und Gesundheitsvorsorge
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