Data Scientist (m/w/d) – Anomalieerkennung für Recyclinganlagen

Автоматический пересказ вакансии на русском. Полный текст на языке оригинала и форма отклика — на сайте работодателя.

Data Scientist в цифровой инновационный хаб Eggersmann Gruppe. Задача — делать данные машин пригодными: с помощью ML-моделей выявлять аномалии и отклонения во временных рядах на установках по переработке отходов.

Задачи

• Разрабатывать, обучать и валидировать ML-модели с фокусом на обнаружение аномалий во временных рядах на поддерживаемом Python-коде, включая использование coding assistants
• Анализировать и визуализировать сложные данные временных рядов для выявления паттернов, причин и потенциала оптимизации
• Деплоить модели в продуктивную эксплуатацию и настраивать начальный мониторинг
• Разрабатывать модели данных и писать эффективные SQL-запросы для реляционных баз данных
• Тесно работать с профильными экспертами и переводить операционные задачи в решения на основе данных

Требования

• Высшее образование в области информатики, data science, инженерии, физики, математики или смежной специальности
• Минимум два года опыта в области Industrial Data Science или на аналогичной позиции
• Глубокие знания в Machine Learning и статистике, желательно опыт анализа временных рядов или обнаружения аномалий
• Очень хорошее знание Python, в частности ООП, scikit-learn, pandas и NumPy
• Опыт работы с SQL и проектирования реляционных баз данных, например PostgreSQL
• Владение практиками разработки ПО, такими как Git и code review
• Аналитическое мышление и структурированный подход к сложным задачам
• Готовность регулярно работать в офисе в Аахене, в остальные дни возможна удалённая работа
• Хорошее знание английского языка устно и письменно

Условия

• Привлекательная оплата, бессрочный контракт и 30 дней отпуска
• Ответственность с первого дня и большой простор для реализации и влияния
• Современные офисы в Аахене с прямой связью с экосистемой digitalHUB, включая доступ к воркшопам и networking-мероприятиям
• Гибкий график и работа вне офиса (например, на дому)
• Живая стартап-культура под крылом успешной семейной группы компаний
• Осознанность в вопросах устойчивого развития, командный дух и семейная культура

Навыки

• Python
• scikit-learn
• pandas
• NumPy
• SQL
• PostgreSQL
• Machine Learning
• Git
• AWS
• Claude
• GitHub Copilot