Software & AI Engineer - Applied Machine Learning für Sensordaten und Zeitreihen (Projekt KO

Du entwickelst und implementierst KI-gestützte Analyseverfahren für mehrkanalige Sensordaten und Zeitreihen.

Dein Schwerpunkt liegt auf der Modellierung, Interpretation und Integration von Machine-Learning-Ansätzen in ein strukturiertes Softwaresystem. Dabei verbindest du Signalverarbeitung, Feature Engineering und Entscheidungslogik zu reproduzierbaren und robusten Analyseworkflows.

Du arbeitest eng mit wissenschaftlichen Partnern zusammen und übernimmst die fachliche Verantwortung im Bereich Applied AI., Applied ML bedeutet bei uns: robuste Modelle auf sauberen Referenzdaten entwickeln, systematisch evaluieren und nachvollziehbar integrieren.

Du entwickelst reproduzierbare Trainings- und Evaluationsroutinen, arbeitest an Feature-Engineering-Strategien und verbesserst mit zunehmender Datenbasis Stabilität und Aussagekraft der Modelle.

Ein Schwerpunkt liegt auf Entscheidungslogik, Confidence-Bewertung und Modellrobustheit.

Aufgaben (je nach Schwerpunkt, in Absprache)

• Entwicklung und Implementierung von ML-Modellen für Sensordaten
• Design von Feature-Extraction- und Signalverarbeitungsworkflows
• Aufbau reproduzierbarer Trainings- und Evaluationspipelines
• Implementierung von Klassifikations- oder Ähnlichkeitsmodellen
• Entwicklung von Entscheidungslogik und Confidence-Scoring
• Integration von ML-Modulen in bestehende Softwarestrukturen
• Fachliche Unterstützung eines Werkstudenten im Bereich Data Engineering, * Bitte nenne mindestens zwei Schwerpunkte, die dich am meisten interessieren:
• Feature Engineering und Signalverarbeitung
• Modellarchitektur und Klassifikation
• Zeitreihenanalyse und Mustererkennung
• Entscheidungslogik und Confidence-Bewertung
• Integration von ML in Software-Systeme

• Abgeschlossenes Studium in Informatik, Data Science, KI, Ingenieurwissenschaften oder vergleichbar
• Erfahrung im Bereich Applied Machine Learning (beruflich oder im Forschungsumfeld)
• Sehr gute Python-Kenntnisse
• Routine im Umgang mit NumPy, Pandas und scikit-learn (oder vergleichbar)
• Erfahrung mit Zeitreihen-, Sensor- oder signalbasierten Datensätzen
• Verständnis von Modellvalidierung, Evaluationsmetriken und Fehleranalyse
• Strukturierte, eigenständige elbstverantwortliche Arbeitsweise
• Motivation, sich wechselnden Herausforderungen in einem lebhaften Startup-Alltag zu stellen
• Gute Kommunikationsfähigkeiten auf Deutsch und Englisch in Wort und Schrift

Von Vorteil

• Erfahrung mit Signalverarbeitung für Zeitreihen oder spektrale Daten
• Erfahrung mit PyTorch oder TensorFlow
• Feature Engineering für multikanalige Datensätze
• Erfahrung mit Klassifikations- oder Entscheidungsmodellen
• Erfahrung mit Integration von ML-Modulen in Software-Systeme
• Erfahrung in technisch-wissenschaftlichen Entwicklungsumgebungen

Machine Learning-Anteil

Dich erwartet ein interdisziplinäres Team mit enger Zusammenarbeit zwischen Wissenschaft und Anwendung. Du übernimmst fachliche Verantwortung im Bereich Applied AI und arbeitest in einem klar strukturierten 18-monatigen Entwicklungsprojekt mit definierten Meilensteinen.

Gleichzeitig bist du Teil einer gelebten internationalen Startup-Kultur mit flachen Hierarchien, kurzen Entscheidungswegen und offenem Feedback.

Wir bieten dir vielseitiges Entwicklungspotenzial in einem wachsenden Unternehmen, mit viel Raum für Eigeninitiative und der Möglichkeit, sowohl deinen Tätigkeitsbereich als auch das Arbeitsumfeld aktiv mitzugestalten., * Firmenevents

• Flexible Arbeitszeiten

Arbeitsort: Vor Ort     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.