Senior Data Scientist (m/w/x) – Schwerpunkt Spektroskopie & Agronomie

Sich etwas Neues trauen, über sich hinauswachsen und dabei die Grenzen des Machbaren neu definieren. Genau das ist es, was unsere Mitarbeitenden täglich leben dürfen und sollen. Um mit unseren Innovationen ein Zeichen zu setzen und Großartiges zu ermöglichen. Denn hinter jedem erfolgreichen Unternehmen stehen eine ganze Menge faszinierende Menschen.

In einem offenen und modernen Umfeld mit zahlreichen Entwicklungs- und Weiterbildungsmöglichkeiten, arbeiten die Mitarbeitenden bei ZEISS in einer Kultur, die von Expertenwissen und Teamgeist geprägt ist. All das wird getragen von der besonderen Eigentümerstruktur und dem langfristigen Ziel der Carl-Zeiss-Stiftung: Wissenschaft und Gesellschaft gemeinsam voranzubringen.

Heute wagen. Morgen begeistern.

Vielfalt ist ein Teil von ZEISS. Wir freuen uns unabhängig von Geschlecht, Nationalität, ethnischer und sozialer Herkunft, Religion, Weltanschauung, Behinderung, Alter sowie sexueller Orientierung und Identität auf Ihre Bewerbung.

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Aufgaben

In dieser Rolle gestalten Sie maßgeblich die datengetriebene Weiterentwicklung unserer spektroskopischen Systeme und Anwendungen. Zu Ihren Kernaufgaben gehören:

Design und Durchführung anspruchsvoller Analysen zur Unterstützung der Neu- und Weiterentwicklung verschiedener Systeme im spektroskopischen Kontext – in enger Zusammenarbeit mit Stakeholdern aus unterschiedlichen Fachrichtungen

Beratung der Spektroskopie-Abteilung beim Design agronomischer Experimente vom Labor bis zum Feldversuch, mit besonderem Fokus auf statistische Fragestellungen

Ausarbeitung von Prozessen und Strukturen für Datensammlung und Modellgenerierung im Rahmen neuer und bestehender Systeme

Erstellung und vergleichende Bewertung von Modellen auf Basis von Spektren und Bildern sowie Weiterentwicklung bzw. eigenständige Implementierung der hierfür notwendigen mathematischen Analyse- und Modellierungstools

Eigenständige Planung und Durchführung von Computer-Experimenten zur Weiterentwicklung unserer Inhaltsstoff-Modelle

Kontinuierliche Analyse bestehender Datenbestände sowie Optimierung der Datenstrukturen in enger Abstimmung mit relevanten Fachabteilungen und Stakeholdern

Entwicklung von Konzepten zur Effizienzsteigerung und Qualitätssicherung im Bereich Data Science

Fachliches Mentoring von Junior- und Midlevel-Data-Scientists

Profil

Abgeschlossenes naturwissenschaftliches Hochschulstudium (mind. 4-jährige Ausbildung)

Mehrjährige Erfahrung in Entwicklung und Produktivisierung von Machine-Learning-Modellen inkl. MLOps, Deployment und Monitoring

Fundierte Erfahrung in der Analyse und Modellierung von (Hyper-)Spektraldaten sowie technisches Verständnis spektroskopischer Systeme

Exzellente Kenntnisse in Python oder vergleichbaren Tools sowie umfassendes Know-how zu Machine-Learning-/Data-Science-Workflows und -Algorithmen

Ausgeprägte Sozialkompetenz, sehr gute Kommunikationsfähigkeit und Präsentationsstärke in interdisziplinären Teams

Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift; Erfahrung in Geoinformations- oder Agrarbereich von Vorteil

Wir bieten

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