KEBA Data Scientist

• Automatisierung von Prozessen
• Bilderkennung und Objekterkennung
• Predictive Analytics (Vorhersagemodelle)
• Qualitätskontrolle in der Industrie

Kurz gesagt: Data Scientists verwandeln Daten in echten Mehrwert für Unternehmen.

Der Beruf des Data Scientists ist vielseitig und geht weit über reines Programmieren hinaus. Zu den wichtigsten Aufgaben gehören:

• Entwicklung und Training von Machine Learning- und KI-Modellen
• Analyse und Aufbereitung von Daten
• Erstellung von Prototypen und Softwarelösungen Zusammenarbeit mit interdisziplinären Teams

Dabei ist kein Tag wie der andere - von der ersten Idee bis zur funktionierenden Lösung sind oft mehrere Iterationen notwendig. Genau diese Herausforderung macht den Job so spannend., Als Data Scientist bei KEBA entwickelst du innovative KI-Lösungen, zum Beispiel:

• Sicherheitslösungen für Banken (z. B. automatische Erkennung von Vorfällen)
• KI-gestützte Systeme in der Industrie
• Intelligente Bilderkennung für Qualitätskontrolle

Du arbeitest an konkreten Produkten und Systemen, die weltweit im Einsatz sind - von der ersten Idee bis zur Umsetzung.

So sieht dein Arbeitsalltag bei KEBA aus Ein typischer Arbeitstag kann beinhalten:

• Training und Optimierung von KI-Modellen
• Analyse von Bild- und Sensordaten
• Entwicklung von Prototypen
• Zusammenarbeit mit Softwareentwickler:innen und Fachexpert:innen

Dabei ist Geduld gefragt: Nicht jedes Modell funktioniert auf Anhieb - aber genau darin liegt der Reiz dieses Berufs.

Arbeiten mit modernster KI

Bei KEBA nutzt du neueste Technologien und Tools, die dich in deiner Arbeit unterstützen:

• KI-gestützte Programmierung
• schnellere Entwicklung von Prototypen
• effiziente Analyse und Dokumentation

• Neugier und Lernbereitschaft
• Analytisches Denken und Problemlösungskompetenz
• Teamfähigkeit
• Technisches Grundverständnis

Wichtig zu wissen: Perfekte Mathematikkenntnisse oder Expertenlevel im Programmieren sind kein Muss von Anfang an. Vieles entwickelt sich erst im Job durch praktische Erfahrung.

Doch entscheidend ist nicht nur die Ausbildung: Ein großer Teil des Know-hows entsteht erst in der Praxis - etwa im Umgang mit Tools, bei der Zusammenarbeit im Team oder beim Lösen realer Problemstellungen.