Über beON
beON ist ein führendes IT-Beratungsunternehmen mit Sitz in Deutschland, das modernste IT-Services und hochperformante Softwarelösungen für Enterprise-Kunden bereitstellt. Das Unternehmen spezialisiert sich auf End-to-End Digital Transformation, AI System Design, IT-Sicherheit und hybride Cloud-Architekturen. Mit Hauptsitzen in Kiel und Düsseldorf sowie Niederlassungen in München, Berlin, Frankfurt, Hamburg, Wien, Lissabon und Hyderabad bietet das Unternehmen eine moderne, kollaborative und agile Arbeitskultur.
Über die Rolle
Als Data Science & Machine Learning Engineer arbeiten Sie an realen industriellen und Enterprise-Anwendungsfällen – von der Modellierung von Sensor- und Prozessdaten bis zur Bereitstellung von AI-Modellen in Live-Umgebungen. Ihre Rolle trägt zur Entwicklung intelligenter Systeme bei, die Prozesse optimieren, die Qualität verbessern und Effizienz steigern. Bewerbungen von Kandidaten mit unterschiedlichen Data-Science-Hintergründen sind willkommen.
Aufgaben
- Design und Optimierung von ML-Modellen für Zeitreihen-Prognosen, Anomalieerkennung und Computer Vision
- Anwendung fortgeschrittener Techniken wie LSTM, CNN, XGBoost, PCA, Clustering und Explainable AI
- Analyse strukturierter und unstrukturierter Daten aus operativen Systemen und Sensoren
- Entwicklung und Wartung robuster ML-Pipelines für Training, Validierung, Deployment und Monitoring
- Zusammenarbeit mit Data Engineers, Solution Architects und IoT/Edge-Teams
- Datenaufbereitung und Visualisierung mit SQL und BI-Tools
- Modellbereitstellung und MLOps-Lifecycle-Management auf Cloud-Plattformen
Anforderungen
- 3+ Jahre praktische Erfahrung mit Entwicklung und Deployment von ML-Modellen in Produktionsumgebungen
- Starke Python-Kenntnisse und Erfahrung mit ML-Frameworks
- Kenntnisse in Datenaufbereitung, Feature Engineering und Modellvalidierung
- Vertrautheit mit Explainable AI, Data Governance und ethischen AI-Prinzipien
- Solide SQL-Kenntnisse und Erfahrung mit BI/Dashboard-Tools
- Erfahrung mit Cloud-basierten ML-Services
- Ausgeprägte Kommunikationsfähigkeiten für technische und geschäftliche Stakeholder
Bevorzugte Qualifikationen
- Erfahrung in Industry 4.0, Fertigung oder Prozessautomationsprojekten
- Kenntnisse von Echtzeit-/Streaming-Datenplattformen und Zeit-Datenbanken
- Verständnis von MLOps-Pipelines und Automatisierungstools
- Erfahrung mit Orchestrierungstools wie Apache Airflow oder dbt
Benefits
- Wettbewerbsfähiges Gehalt mit leistungsbasiertem Bonus
- Karriereentwicklungsmöglichkeiten
- Hybrid-/Remote-Arbeitsmodell
- Moderne, kollaborative Arbeitskultur
- Arbeit an impactful, produktionsreifen Lösungen