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

Ihre 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

Ihr 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

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