Machine Learning Engineer landwirtschaftliche Anwendungen

• Du entwirfst, entwickelst und implementierst Machine-Learning-Modelle - von Echtzeit-Sensorik bis hin zu wahrnehmungsbasierter Automatisierung, um die Bedienung und Produktivität landwirtschaftlicher Maschinen zu erleichtern
• Unter Einsatz von ML-Modellen entwickelst du Anwendungen z.B. für die Pflanzenidentifizierung, Ernteklassifizierung und Materialeigenschaften
• In Zusammenarbeit mit funktionsübergreifenden Teams wirkst du bei der Integration von ML-Lösungen in landwirtschaftliche Maschinen
• Du analysierst umfangreiche agronomische und maschinelle Datensätze, um umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen
• Zudem unterstützt du bei der Konzeption von Datenpipelines und ML-Ops-Infrastrukturen für ein skalierbares Modell-Deployment
• Die Teilnahme an Feldversuchen und Validierung ML-gesteuerter Funktionen in realen landwirtschaftlichen Umgebungen gehört ebenfalls zu deinen Aufgaben

• Du hast dein Master-Studium in Informatik oder einem verwandten Fachgebiet erfolgreich abgeschlossen
• Du verfügst über fundierte Kenntnisse der Grundsätze des Machine Learnings sowie in in Python und ML-Frameworks
• In der Vorverarbeitung und Analyse von Daten konntest du bereits umfassende Erfahrung sammeln
• Du bist neugierig, anpassungsfähig und arbeitest gerne in funktionsübergreifenden Teams und dynamischen Umgebungen
• Deine Englischkenntnisse sind fließend und du kannst dich sowohl mündlich als auch schriftlich hervorragend ausdrücken. Zudem bringst du gute Deutschkenntnisse mit

• Es erwartet dich ein attraktives Vergütungspaket, das deine Leistung anerkennt und wertschätzt
• Freue dich auf hervorragende Sozialleistungen, die deine berufliche und private Sicherheit stärken
• Die Arbeit in einem hybriden Modell mit einer 35-Stunden-Woche vereint Flexibilität mit einer moderne Arbeitsumgebung
• Mit zahlreichen unterstützenden Angeboten ist deine ausgewogene Work-Life-Balance gesichert

Für unseren Kunden, ein führendes Unternehmen in der Landwirtschaft mit Sitz in Mannheim besetzen wir folgende Position