Job Description

Technologischer Fortschritt gelingt nur, wenn Visionen zur Realität werden. Dazu bringen wir bei FERCHAU als eine der führenden europäischen Plattformen für Technologie-Dienstleistungen die smartesten und innovativsten Köpfe mit Unternehmen verschiedenster Branchen zusammen. Wir suchen dich:
Ingenieur (m/w/d) für Maschinelles Lernen
Dein Verantwortungsbereich

• Entwicklung und Einsatz von ML-Modellen für Anwendungen wie Pflanzenidentifikation, Klassifizierung von Nutzpflanzen und Materialeigenschaften
• Zusammenarbeit mit funktionsübergreifenden Teams, um ML-Lösungen in landwirtschaftliche Maschinen zu integrieren
• Analyse großskaliger agronomischer und maschineller Datensätze, um verwertbare Erkenntnisse zu gewinnen
• Mitwirkung beim Design von Datenpipelines und MLOps-Infrastruktur für skalierbare Modellbereitstellung
• Teilnahme an Feldversuchen und Validierung von ML-basierten Funktionen in realen landwirtschaftlichen Umgebungen

Deine Benefits bei uns

• Unbefristeter Arbeitsvertrag
• Betriebliche Altersvorsorge
• Satte Rabatte mit Einkaufsvergünstigungen, z. B. bei Reisen, Elektronik oder Autos
• Bei uns kannst du Verantwortung übernehmen und dich weiterentwickeln
• Networking und einfach Spaß haben bei Teamevents, Weihnachtsfeiern oder Sommerfesten
• Mehr als der BAP: Wir bieten Sonderurlaub, Kindergartenzuschuss, Jubiläumszuwendungen u. v. m.

Womit du uns überzeugst

• Masterabschluss in Informatik oder einem verwandten Fachgebiet
• Fundierte Kenntnisse der Prinzipien des maschinellen Lernens
• Sicherer Umgang mit Python und ML-Frameworks
• Erfahrung in der Datenvorverarbeitung und -analyse
• Effektive Zusammenarbeit mit funktionsübergreifenden Teams
• Neugier und Anpassungsfähigkeit in dynamischen Umgebungen

Unser Team lebt von Vielfalt, von Expert:innen, die ihre unterschiedlichen Stärken für die gemeinsamen Ziele einbringen möchten. Bewirb dich! Entweder online oder per E-Mail unter der Kennziffer FE54-93529-LU bei Frau Daniela Pavel. Das nächste Level wartet auf dich!

Skills Required