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

- **Company:** Fraunhofer-Gesellschaft
- **Location:** Dresden, Germany
- **Contract:** Temporary contract
- **Skills:** Computer Programming, Web Development, Python (Programming Language), Machine Learning, Tensorflow, Management of Software Versions, Feature Engineering, Pytorch, Deep Learning, Git, Matplotlib, Information Technology, Plotly
- **Published:** August 19, 2026
- **Apply:** https://jobs.fraunhofer.de/talentcommunity/apply/1427782233/?locale=de_DE

## About the Role

* 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.

## Description

* 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


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