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

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. Bereit für Veränderung? Dann bewerben Sie sich jetzt, und machen Sie einen Unterschied! Nach Eingang Ihrer Online-Bewerbung erhalten Sie eine automatische Empfangsbestätigung. Dann melden wir uns schnellstmöglich und sagen Ihnen, wie es weitergeht. * 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. Fragen zu dieser Stelle beantworten Ihnen gern: Christian Kraus / Abteilungsleitung Tel.: 0351/4772-2420 Cindy Uhlemann | Personalbetreuung Tel.: 0351/4772-2229

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. Zur Verstärkung unseres Teams suchen wir zum nächstmöglichen Zeitpunkt eine*n Data Analyst im Bereich Fertigungs- und Fügetechnik. Wir entwickeln und erproben datengetriebene Methoden zur Prozessüberwachung, Qualitätsbewertung und Optimierung in der Fertigungs- und Fügetechnik. Im Fokus stehen FuE-nahe Fragestellungen, vom Versuchsdesign und der Datenerfassung über die Modellierung bis zur prototypischen Umsetzung und Validierung an Labor- und Pilotanlagen. Dabei verbinden wir Domänenwissen (z. B. Umformen, Fügen Montage/Demontage) mit moderner Datenanalyse und Machine Learning. Hier sorgen Sie für Veränderung * 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.