Frauscher Sensonic GmbH

Experienced Data Scientist

Job description

Aufgaben, die dich bei uns erwarten

  • Gestalte mit uns Zukunftsthemen in bahnbrechenden Entwicklungsprojekten mit Fokus auf Machine Learning, Deep Learning und Data Analysis
  • Konzeptioniere, plane, implementiere, pflege und verifiziere Data Science Projekte
  • Analysiere, verarbeite und visualisiere große Datenmengen
  • Implementiere Machine Learning Algorithmen zur Lösung technisch anspruchsvoller Aufgaben
  • Wirke als technischer Spezialist in allen Bereichen mit (von Analyse bis zur Produktion)

Für diese Aufgaben bist du genau richtig, wenn

  • du ein Studium (FH, Uni) in der Fachrichtung Informatik, Data Science, Physik, Mathematik oder ähnliches abgeschlossen hast
  • du bereits 5 Jahre Erfahrungen in den Bereichen Machine Learning, Statistik und Big Data sammeln konntest
  • dir Programmiersprachen wie MATLAB, Python, R oder Go bekannt sind
  • dich deine analytischen, konzeptionellen und kommunikativen Fähigkeiten in Englisch (Wort und Schrift) auszeichnen
  • du Erfahrung mit Machine Learning Frameworks und Bibliotheken wie TensorFlow und scikit-learn hast und Linux kein Fremdwort für dich ist
  • es dir Freude bereitet technisch anspruchsvolle Aufgaben zu lösen

Wir bieten dir

  • einen sicheren Arbeitsplatz in einem internationalen Umfeld
  • eine agile und offene Unternehmenskultur
  • die Möglichkeit in Home Office zu arbeiten
  • die Förderung der persönlichen Entwicklung und Weiterbildung
  • attraktive Sozialleistungen wie kostenloses Mittagessen, Obst und Kaffee, kostenlose Kinderbetreuung, zahlreiche Sportangebote, Firmenevents und vieles mehr
  • ein Bruttojahresgehalt für 38,5 Wochenstunden ab 35.000 EUR - das tatsächliche Entgelt orientiert sich am aktuellen Markt und berücksichtigt Qualifikation und Erfahrung

Benefits

Unsere Mitarbeiter sind unser höchstes Gut. Daher bieten wir dir eine ganze Reihe an Benefits und Zusatzleistungen: Firmenevents, Gesundheit, Fitness, Parkplatz, iPhone, Betriebskantine, Familienförderung, Weiterbildung, flexible Arbeitszeiten.

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