Data Analyst / Machine Learning Engineer - Fertigungs- & Fügetechnik (all genders)

• Aufbereitung, Analyse und Visualisierung von Prozess-, Sensor- und Qualitätsdaten (z. B. Zeitreihen, Bild-/Videodaten, Messreihen)
• Entwicklung, Training und Validierung von ML-Modellen (z. B. Klassifikation, Regression, Anomalieerkennung, Prognose) für experimentelle Daten inkl. Methodenvergleich, Robustheitschecks und nachvollziehbarer Evaluation; Einbindung in die Forschungsinfrastruktur des Institutstechnikums
• Feature Engineering und Modellinterpretierbarkeit (z. B. Sensitivitätsanalysen) zur Ableitung technischer Erkenntnisse und Prozessmaßnahmen
• Konzeption und Umsetzung von Datenpipelines/Prototypen (Python), inkl. Dokumentation, Versionierung und reproduzierbaren Workflows
• Zusammenarbeit mit Fertigungs-/Fügetechnik und Versuchsfeld zur Planung von Versuchen, Definition von Messkonzepten und Validierung der Modelle an Labor- bzw. Pilotanlagen (Demonstratoren)
• Wissenschaftliche Dokumentation der Ergebnisse (z. B. interne Reports, ggf. Veröffentlichungen/Patente, Projektpräsentationen) und Beitrag zu FuE-Projekten mit Industrie- und Forschungspartnern

• Abgeschlossenes Studium (M.Sc./Dipl.-Ing./Ph.D. wünschenswert) in Data Science, Informatik, Maschinenbau, Produktionstechnik, Mechatronik oder vergleichbar - mit starkem Daten-/ML-Bezug,
• Praktische Kenntnisse in Python; Erfahrung mit Visualisierung und Auswertung (z. B. matplotlib/plotly), sauberem Coding (Git) und Deployment,
• Kenntnisse mit ML-Methoden und deren Validierung (Train/Test, Cross-Validation, Metriken); wünschenswert Kenntnisse in Zeitreihenanalyse, Bildverarbeitung oder Deep Learning (z. B. PyTorch/TensorFlow),
• Idealerweise verfügen Sie über Kenntnisse und praktische Erfahrung in der Entwicklung von Webapplikationen,
• Interesse an Fertigungs- und Fügetechnik sowie die Fähigkeit, Modelle in technische Fragestellungen zu übersetzen,
• Sehr gutes analytisches Denken sowie erste Erfahrung mit wissenschaftlichem Arbeiten: saubere Versuchs-/Auswertelogik, Statistik-Grundlagen, verständliche Dokumentation; idealerweise erste Publikations-/Projekt-Erfahrung (Hiwi, Abschlussarbeit, Promotion, Industrie-FuE)
• Deutschkenntnisse mindestens B2.

• Abwechslungsreichee und anspruchsvolle Tätigkeit auf wissenschaftlichem Spitzenniveau mit Freiraum zur Umsetzung eigener Ideen und Verantwortung,
• Praxisnähe durch interessante und abwechslungsreiche Projektarbeit in innovativen und dynamischen Teams,
• Möglichkeit zur Promotion (“Promotion mit Fraunhofer” an einer Universität),
• Modernste technische Ausstattung und ein international geprägtes Arbeitsumfeld,
• Persönliche Entwicklungsmöglichkeiten durch Weiterbildungsmaßnahmen,
• Unterstützung der Work-Life-Balance durch flexible Arbeitszeiten, Teilzeitmodelle und die Möglichkeit zu gelegentlichem mobilen Arbeiten,
• Betriebliche Altersvorsorge,
• Tariflicher Urlaubsanspruch., Die wöchentliche Arbeitszeit beträgt 39 Stunden. Die Stelle kann auch in Teilzeit besetzt werden. Die Stelle ist zunächst auf zwei Jahre befristet; eine langfristige Zusammenarbeit wird angestrebt.

Mit ihrer Fokussierung auf zukunftsrelevante Schlüsseltechnologien sowie auf die Verwertung der Ergebnisse in Wirtschaft und Industrie spielt die Fraunhofer-Gesellschaft eine zentrale Rolle im Innovationsprozess. Als Wegweiser und Impulsgeber für innovative Entwicklungen und wissenschaftliche Exzellenz wirkt sie mit an der Gestaltung unserer Gesellschaft und unserer Zukunft.

Die Fraunhofer-Gesellschaft (www.fraunhofer.de) ist eine der weltweit führenden Organisationen für anwendungsorientierte Forschung. 74 Institute entwickeln wegweisende Technologien für unsere Wirtschaft und Gesellschaft - genauer: 30 000 Menschen aus Technik, Wissenschaft, Verwaltung und IT. Sie wissen: Wer zu Fraunhofer kommt, will und kann etwas verändern. Für sich, für uns und die Märkte von heute und morgen.