Data Scientist MDOCore Datalake (wmd)

Ihre Aufgaben

• Analyse Aufbereitung und Auswertung großer heterogener Datenbestände imMDOCoreDatalake
• Entwicklung datengetriebener Modelle Algorithmen und Prototypen für Data Analytics Machine Learning Anomaly Detection Klassifikation Clustering Prognosen und Entscheidungsunterstützung
• Identifikation von Mustern Anomalien und Qualitätsproblemen in Sensor- System- Test- und Simulationsdaten
• Aufbau wiederverwendbarer Datenprodukte Datenmodelle und Analysebausteine unter Berücksichtigung von Data-Mesh- und Data-Fabric-Prinzipien
• Zusammenarbeit mit Data Engineering Softwareentwicklung Systemarchitektur Product Ownern und Fachdomänen zur Definition von Anforderungen an Datenqualität Datenmodelle und Analysefähigkeit
• Konzeption und Validierung von Datenpipelines Feature Engineering Modelltrainingsprozessen sowie Bewertung von Datenqualität und Repräsentativität
• Entwicklung von Metriken Dashboards und analytischen Nachweisen zur Bewertung von Systemverhalten Plattformleistung und Datenprodukten
• Operationalisierung von Analysemodellen sowie Unterstützung bei der Integration von Analytics- AI- und Agentic-AI-Fähigkeiten in die MDOCore-Plattform
• Dokumentation von Datenanalysen Modellen und Qualitätsbewertungen sowie Mitwirkung an Data Governance Datenkatalogisierung und Traceability
• Unterstützung bei Demonstratoren Kundenpräsentationen Angebotsphasen und technischen Bewertungen datengetriebener Lösungen

Ihr Profil

• Abgeschlossenes Studium der Informatik Data Science Mathematik Physik Elektrotechnik Statistik Wirtschaftsinformatik oder einer vergleichbaren Fachrichtung
• Mehrjährige praktische Erfahrung in Data Science Datenanalyse Machine Learning Data Analytics oder angewandter Statistik
• Sehr gute Kenntnisse in Python sowie gängigen Data-Science- und Machine-Learning-Bibliotheken (z. B. pandas NumPy scikit-learn PyTorch oder TensorFlow)
• Erfahrung mit der Analyse großer heterogener Datenbestände sowie fundierte Kenntnisse in Datenmodellierung Feature Engineering Datenqualität und Modellbewertung
• Erfahrung mit SQL NoSQL Datenbanken Datalakes und objektbasierten Speicherlösungen
• Verständnis von Data Mesh Data Fabric Datenprodukten Metadatenmanagement und semantischer Datenintegration
• Grundverständnis moderner AI-Architekturen wie Retrieval-Augmented Generation Tool Calling und Agentic AI
• Fähigkeit fachliche Anforderungen in analytische Modelle Datenprodukte und verständlich aufbereitete Ergebnisse zu überführen
• Strukturierte eigenverantwortliche Arbeitsweise sowie Freude an interdisziplinärer Zusammenarbeit und explorativer Datenanalyse
• Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift