Data Scientist im Bereich Künstliche Intelligenz

Sie möchten mit Daten echten Mehrwert schaffen und KI-Projekte von der Analyse bis zur Umsetzung begleiten? Dann bringen Sie Ihre Expertise in Machine Learning, Data Science und künstlicher Intelligenz in unser interdisziplinäres Team ein - und gestalten Sie aktiv innovative Lösungen für die Zukunft.

• Abgeschlossenes Studium der (Wirtschafts-)Informatik, Mathematik, Statistik, Physik, Data Science oder einer vergleichbaren Fachrichtung
• Sehr gute Kenntnisse in Python, idealerweise auch in R, Java oder Scala
• Erfahrung mit ML- und DL-Frameworks (z. B. TensorFlow, PyTorch, Scikit-Learn)
• Sicherer Umgang mit Datenbanken (SQL, NoSQL) und Data Analytics Plattformen (z. B. Microsoft Fabric)
• Kenntnisse in Statistik, Feature Engineering und Datenanalyse
• Erfahrung mit Tools zur Datenvisualisierung (z. B. Power BI, matplotlib, seaborn)
• Analytisches und konzeptionelles Denkvermögen sowie lösungsorientierte, strukturierte Arbeitsweise
• Teamfähigkeit, Kommunikationsstärke und Eigeninitiative mit Bereitschaft, sich in neue Technologien einzuarbeiten

In unserem Team übernehmen Sie von Beginn an Verantwortung und werden aktiv in Ihrer fachlichen und persönlichen Entwicklung unterstützt. Neben spannenden Aufgaben profitieren Sie von attraktiven Rahmenbedinungen und zahlreichen Zusatzbenefits:

• 30 Tage Urlaub für Ihre Erholung und Auszeit
• Flexible Arbeitszeiten und die Möglichkeit 12 Tage pro Monat mobil zu arbeiten
• Umfassende Einarbeitung in ein abwechslungsreiches Aufgabenfeld mit viel Gestaltungsfreiraum in einer Zukunftsbranche
• Wertschätzendes Arbeitsklima mit hilfsbereiten Kolleginnen und Kollegen, die Zusammenhalt und Teamgeist leben
• Individuelle Weiterbildungsmöglichkeiten und fachspezifische Trainings zur Förderung Ihrer Entwicklung
• Altersvorsorgewirksame Leistungen (AVWL) in Höhe von 319,08 € pro Jahr
• Monatlicher Nettosachbezug im Wert von 50 € (Gutscheinmodell)
• Corporate Benefits mit attraktiven Mitarbeiterangeboten, Bei Fragen zur Position wenden Sie sich bitte an Sarah Ferreira Jacobs unter der Telefonnummer +49 89 41999-234.

Sie finden sich in diesem Profil wieder und sind bereit für spannende Projekte in der Bahninfrastruktur?     If you require alternative methods of application or screening, you must approach the employer directly to request this as Indeed is not responsible for the employer's application process.

Willkommen bei Rail Power Systems, einem der führenden Technologieunternehmen auf dem Gebiet der Bahninfrastruktur und -energieversorgung. Von der Tram im Nahverkehr bis zum Hochgeschwindigkeitszug im Fernverkehr - wir sorgen dafür, dass Oberleitungen stets unter Strom stehen, damit schon heute die Mobilität von morgen gesichert ist. Mit viel Begeisterung und Know-how entwickeln und liefern wir maßgeschneiderte Fahrleitungssysteme, die unterschiedlichsten örtlichen Gegebenheiten sowie höchsten Kundenansprüchen gerecht werden. Als solides, international agierendes Mittelstandsunternehmen sind wir bereits seit mehr als einem Jahrhundert am Markt und stehen gleichzeitig für zukunftsweisende und umweltfreundliche Lösungen. Unsere Verantwortung: Eine leistungsfähige und zuverlässige Stromversorgung des Bahnverkehrs garantieren. Hier haben Sie freie Bahn, um sich einzubringen: * Datenanalyse & Aufbereitung: Verarbeitung, Bereinigung und Analyse großer Datenmengen * Modellentwicklung: Entwicklung, Implementierung und Optimierung von Machine-Learning- und Deep-Learning-Modellen * Erkenntnisse schaffen: Durchführung von Datenanalysen und Ableitung fundierter Handlungsempfehlungen * Ergebnisse sichtbar machen: Visualisierung und Präsentation von Analyseergebnissen für Fachabteilungen und Stakeholder * Teamübergreifende Zusammenarbeit: Enge Kooperation mit IT, Produktmanagement, Business Intelligence und Entwicklung * Innovation fördern: Auswahl und Evaluierung neuer KI-Technologien und Tools * Prozesse dokumentieren: Nachvollziehbare Dokumentation von Modellen, Prozessen und Ergebnissen * Produktive Integration: Unterstützung bei der Einbindung von KI-Modellen in bestehende Systeme