Job Requisition ID: 2337

Location:
Ulm, DE, 89077

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Company: HENSOLDT Sensors GmbH

Über den Bereich

Für die Abteilung "AIR SIGINT Embedded SW" am Standort Ulm suchen wir zum nächstmöglichen Zeitpunkt einen “Data Scientist / ML Engineer (w/m/d)“.

Die Abteilung ist verantwortlich für die Definition und Entwicklung von komplexen Software-Systemen zur luftgestützten Aufklärung. Hierbei kommen effiziente und innovative Technologien, Prozesse und Tools zur Anwendung.

In der Rolle des Data Scientist/ ML Engineer) (w/m/d) arbeitest du für eigenverantwortliche an der Entwicklung und Operationalisierung skalierbarer Machine-Learning-Verfahren zur Analyse von ISR-Daten im Petabyte-Maßstab mit Fokus auf Pattern-Recognition, Anomalie-Detektion und Signal-Klassifikation in verteilten Systemarchitekturen.

Ihre Aufgaben

Erstellung fachlicher Anforderungen in Zusammenarbeit mit Domänenexperten
Konzeption, Entwicklung und Bereitstellung von Pattern-of-Life- und Anomalie-Detektionsalgorithmen
Implementierung von Anomalie-Detektions-Systemen (statistisch & ML-basiert)
Sicherstellung von Design und Training derClustering Algorithmen für geografischer und signalbasierter Daten (u. a. HDBSCAN, DBSCAN)
Konzepterstellung und Entwicklung von Similarity-Search / k-NN Lösungen für Unknown-Signal-Matching
Feature-Engineering komplexer Signalparameter
Validierung und Optimierung von Modellen mit operativen Daten

Ihr Profil

Abgeschlossenes Studium in Informatik, Mathematik, Physik oder vergleichbar
Langjährige Erfahrung als Data Scientist / ML Engineer
Fundierte Expertise in Zeitreihenanalyse und Anomalie-Detektion
Sehr gute Python-Kenntnisse im Bereich Data Analytics (scikit-learn, pandas, NumPy, SciPy)
Weitreichende praxisnahe Erfahrung im Handling von großen Datenmengen ( >1 TB)
Langjährige praxisnahe Erfahrung mit ML-Ops und Produktionssystemen
Strukturierte, eigenverantwortliche Arbeitsweise
Ausgeprägte Kommunikations- und Teamfähigkeit
Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse

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Job Segment: Scientific, Training, Database, Engineer, Learning, Engineering, Education, Technology, Human Resources