Data Scientist MDOCore Datalake

Analysebausteine unter Berücksichtigung von Data-Mesh- und Data-Fabric-Prinzipien</li> <li>Zusammenarbeit mit Data Engineering, Softwareentwicklung, Systemarchitektur, Product Ownern und Fachdomänen zur Definition von Anforderungen an Datenqualität, Datenmodelle und Analysefähigkeit</li> <li>Konzeption und Validierung von Datenpipelines, Feature Engineering, Modelltrainingsprozessen sowie Bewertung von Datenqualität und Repräsentativität</li> <li>Entwicklung von Metriken, Dashboards und analytischen Nachweisen zur Bewertung von Systemverhalten, Plattformleistung und Datenprodukten</li> <li>Operationalisierung von Analysemodellen sowie Unterstützung bei der Integration von Analytics-, AI- und Agentic-AI-Fähigkeiten in die MDOCore-Plattform</li> <li>Dokumentation von Datenanalysen, Modellen und Qualitätsbewertungen sowie Mitwirkung an Data Governance, Datenkatalogisierung und Traceability</li> <li>Unterstützung bei Demonstratoren, Kundenpräsentationen, Angebotsphasen und technischen

Bewertungen datengetriebener Lösungen</li> </ul> <p>Profil </p> <ul> <li>Abgeschlossenes Studium der Informatik, Data Science, Mathematik, Physik, Elektrotechnik, Statistik, Wirtschaftsinformatik oder einer vergleichbaren Fachrichtung</li> <li>Mehrjährige praktische Erfahrung in Data Science, Datenanalyse, Machine Learning, Data Analytics oder angewandter Statistik</li> <li>Sehr gute Kenntnisse in Python sowie gängigen Data-Science- und Machine-Learning-Bibliotheken (z. B. pandas, NumPy, scikit-learn, PyTorch oder TensorFlow)</li> <li>Erfahrung mit der Analyse großer, heterogener Datenbestände sowie fundierte Kenntnisse in Datenmodellierung, Feature Engineering, Datenqualität und Modellbewertung</li> <li>Erfahrung mit SQL, NoSQL, Datenbanken, Datalakes und objektbasierten Speicherlösungen</li> <li>Verständnis von Data Mesh, Data Fabric, Datenprodukten, Metadatenmanagement und semantischer Datenintegration</li> <li>Grundverständnis moderner AI-Architekturen wie Retrieval-Augmented Generation, Tool Calling und Agentic AI</li> <li>Fähigkeit, fachliche Anforderungen in analytische Modelle, Datenprodukte und verständlich aufbereitete Ergebnisse zu überführen</li> <li>Strukturierte, eigenverantwortliche Arbeitsweise sowie Freude an interdisziplinärer Zusammenarbeit und explorativer Datenanalyse</li> <li>Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift</li> </ul> <p>Wir bieten </p> <ul> <li>Flexible Arbeitszeiten & Work-Life-Balance</li> <li>Vergütung & Sozialleistungen</li> <li>Persönliche & berufliche Entwicklung</li> <li>Arbeitsatmosphäre</li> <li>Gesundheit & Vorsorge</li> <li>Mobilität & Nachhaltigkeit</li> </ul> <p></p> <p>JBFD1_DE</p>

HENSOLDT ist ein führendes Unternehmen der europäischen Verteidigungsindustrie mit globaler Reichweite. Das Unternehmen mit Sitz in Taufkirchen bei München entwickelt Sensor-Komplettlösungen für Verteidigungs- und Sicherheitsanwendungen.

Als Technologieführer treibt HENSOLDT die Entwicklung der Verteidigungselektronik und Optronik voran und baut sein Portfolio auf der Grundlage innovativer Ansätze für Datenmanagement, Robotik und Cybersicherheit kontinuierlich aus.

Unsere Produkte sind einsetzbar in den Bereichen Space, Air, Land, Sea, Security, Cyber & Information Space.

2023 erzielte HENSOLDT einen Umsatz von 1,85 Milliarden Euro. Nach der Übernahme der ESG GmbH beschäftigt das Unternehmen circa 8.500 Mitarbeiter. HENSOLDT ist an der Frankfurter Wertpapierbörse im MDAX notiert.

Für den Bereich "Digital Solutions &