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Machine Learning Engineer (m/w/d) – Industrial AI

Saint-Gobain Deutschland

RemoteHerzogenrath, North Rhine-Westphalia, GermanyFull-time
Posted
today
Source
LinkedIn (remote, Europe)
Field
Engineering, Data & Analytics

Skills

Machine LearningDeep LearningAnalyticsPyTorchPythonCI/CDSQLGitAI

Description

Wen suchen wir? Entwickle Machine-Learning- und Deep-Learning-Lösungen für reale industrielle Herausforderungen. Von der Datenanalyse über den Prototyp bis zum produktiven Einsatz bringst du innovative KI-Anwendungen in die industrielle Praxis – an unserem Standort in Herzogenrath, in Vollzeit oder Teilzeit mit mind. 32 Std./Woche. Deine Aufgaben - Machine-Learning-Modelle entwickeln: Du konzipierst und entwickelst Machine-Learning- sowie Deep-Learning-Anwendungen und begleitest deren produktionsnahen Einsatz z. B. für Qualitätsprüfung, Prozessoptimierung oder Predictive Analytics. - Industrielle Daten analysieren: Du wertest Messdaten, Bilddaten und Prozessdaten aus, entwickelst aussagekräftige Features und sorgst für eine zuverlässige Datenqualität als Grundlage leistungsfähiger ML-Modelle. - Neue Ideen erproben: Du entwickelst und evaluierst Prototypen für Data Analytics und Data Science, prüfst ihre technische Machbarkeit und bewertest ihren potenziellen Mehrwert. - Innovative Daten- und KI-Projekte vorantreiben: Du arbeitest agil an digitalen Lösungen und entwickelst gemeinsam mit interdisziplinären Teams neue Ansätze für datenbasierte industrielle Anwendungen. - Anforderungen in Lösungen übersetzen: Du verstehst die Bedürfnisse unserer internen Kunden und entwickelst gemeinsam mit ihnen passende technische Lösungsansätze. - Wissen teilen: Du arbeitest eng mit Forschung und Entwicklung (R&D) und den operativen Bereichen zusammen und unterstützt den Wissenstransfer sowie die Weiterentwicklung technischer Kompetenzen innerhalb der Organisation. Wer bringt uns voran? - Studium: Du hast ein Masterstudium im MINT-Bereich, z. B. Data Science, Informatik, Mathematik, Ingenieurwesen oder einem vergleichbaren Fach, erfolgreich abgeschlossen. - Erste Berufserfahrung in Machine Learning: Du bringst etwa 1–2 Jahre praktische Erfahrung mit Machine Learning und Deep Learning, idealerweise im industriellen Umfeld, bspw. in Computer Vision, Qualitätskontrolle oder Zeitreihenanalyse mit. - Python und ML-Frameworks: Du verfügst über gute praktische Kenntnisse in Python und hast bereits mit gängigen Machine-Learning-Frameworks wie PyTorch und scikit-learn gearbeitet. Sauberer, strukturierter und wartbarer Code ist dir wichtig. - Datenanalyse & Softwareentwicklung: Du hast erste Erfahrungen mit Git, SQL und Container-Technologien gesammelt, Kenntnisse in CI/CD oder MLOps sind ein Plus. - Kommunikation und Teamarbeit: Du vermittelst technische Zusammenhänge verständlich, arbeitest gerne mit unterschiedlichen Fachbereichen zusammen und verfügst über sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse. Was noch wichtig ist! Wir wertschätzen Vielfalt und begrüßen alle Onlinebewerbungen - unabhängig von Geschlecht, Nationalität, ethnischer und sozialer Herkunft, Religion/Weltanschauung, Behinderung, Alter sowie sexueller Orientierung und Identität. Bei uns zählt jede individuelle Geschichte! 🌈💼 Mehr zu uns Willkommen bei Saint-Gobain "MAKING THE WORLD A BETTER HOME" – Das ist unser Ziel! 🌍💙 Mit unserem vielfältigen Markenportfolio gestalten wir als Innovationsführer Materialien und Lösungen für Bau und Industrie. Unsere integrierten Lösungen für die Renovierung öffentlicher und privater Gebäude, für den Leichtbau und die Dekarbonisierung des Bausektors und der Industrie werden in einem kontinuierlichen Innovationsprozess entwickelt. Als globaler Top Employer mit rund 160.000 Mitarbeiter*innen in 75+ Ländern setzen wir auf Nachhaltigkeit und Spitzenleistung. Ready to join the journey? 🚀 #WeMakeTheWorldABetterHome Unsere Benefits - Flexibilität - Home-Office und Remote-Working, hybride Arbeitsmodelle, Work-Life Balance und verschiedenste Gleitzeitmodelle - Vielseitigkeit - die Arbeit in einem internationalen Konzern, der zugleich sehr mittelständisch geprägt ist - Gesundheit und Sicherheit - Gesundheitsmaßnahmen, Fitness-Angebote, Betriebsarzt und Employee Assistance Program (EAP Assist) für mentales Wohlbefinden sowie ein Mitarbeiter-Hilfsfonds - Weiterentwicklung und Perspektiven - passgenau für Ihre persönliche Karriere, persönliche Personalentwicklungsprogramme, eigene E-Learning Plattform, Trainingsangebote (auch international) in unserer Saint-Gobain Academy - Benefits - Mitarbeiteraktienprogramm, Betriebliche Altersvorsorge, Corporate Benefits, JobRad, Kinderbetreuungsangebote u.v.m. - Wir fördern Diversity - gerade auch die Förderung von Frauen in Führungspositionen ist uns ein besonderes Anliegen - Nachhaltigkeitsorientierung gemäß unseres Purpose „MAKING THE WORLD A BETTER HOME“ Hinweis: Unsere Benefits können je nach Position & Standort variieren Mehr zum Team Das Team von Saint-Gobain lebt Vielfalt, Innovation und Zusammenarbeit. In einem Umfeld, das unterschiedliche Perspektiven schätzt, arbeiten unsere Teams an nachhaltigen Lösungen für Bauen und Wohnen – mit besonderem Fokus auf Energieeffizienz und Umweltschutz. Kontinuierliche Weiterbildung und Entwicklungsmöglichkeiten fördern dabei die persönliche und berufliche Entfaltung der Mitarbeitenden. Zuhören, Austausch, Fürsorge, Solidarität, Vertrauen und Respekt vor Unterschieden bilden den Kern unserer Unternehmenskultur. 🌐🤝 Unser Rekrutierungsprozess Saint-Gobain sucht authentische Talente (m/w/d)! Nach einer ersten Sichtung der Bewerbungsunterlagen findet ein informelles Telefon- oder Onlineinterview statt. Dabei können Bewerbende ihre Skills und Teamfähigkeit zeigen. Das persönliche Gespräch vor Ort ermöglicht Einblicke ins Unternehmen. Authentizität ist dabei das A und O – wir wollen nicht nur die Fähigkeiten, sondern auch die Persönlichkeit hinter dem Lebenslauf kennenlernen. So stellen wir sicher, dass man nicht nur zum Job, sondern auch zu unserem Team und unserer Kultur passt. 🚀✨ Join us and let's build a brighter future together! Hinweis: Unser Rekrutierungsprozess kann je nach Position & Standort variieren

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