Data Scientist (m/w/d) – Fokus Industrial IoT & Test Automation

Als SGB Soziale Gemeinwohl Beschäftigung GmbH bieten wir genau jene flexiblen Personallösungen, nach denen der moderne Arbeitsmarkt verlangt. Als junge, dynamische Tochterfirma der GPS GmbH punkten wir bei der Arbeitskräfteüberlassung mit Qualität, Verlässlichkeit und passgenauen Lösungen. Als Unternehmen bieten wir flexible Lösungen und Planungssicherheit, Arbeitskräften eröffnen wir neue Perspektiven und sorgen für Jobsicherheit.

Ihre Aufgaben

• Software-Engineering: Entwicklung von produktivreifen, stabilen Pythonpaketen sowie Erstellung und Nutzung standardisierter Projektstrukturen (z. B. via PowerShell).
• Entwicklungsstandards: Konsequente Einhaltung moderner Programmierrichtlinien und Gewährleistung reproduzierbarer Workflows.
• Standardisierung (cBKM): Überführung von komplexen Datenanalysen in standardisierte, bewährte Best-Practice-Methoden (Best-Known Methods).
• Big-Data-Management: Automatisierung von Datenflüssen sowie kontinuierliche Optimierung und Verwaltung von Datenbankstrukturen für sehr große Datensätze.
• Schnittstellenarbeit & Consulting: Enger Austausch mit Produkt- und Serviceteams, um analytische Fragestellungen zu identifizieren und gezielte Experimente zu definieren.
• Daten-Storytelling: Interpretation und zielgruppengerechte Kommunikation von Analyseergebnissen und Experimenten an Produkt-, Service- und Businessmanager

Sie bringen mit

• Datenwissenschaft & Statistik: Expertenwissen in Python, statistischer Modellierung (frequentistische und bayesianische Ansätze) sowie in der professionellen Datenvisualisierung.
• Erweiterte IT-Kenntnisse: Fundiertes Know-how in PowerShell, R, SQL sowie im effizienten Einsatz von Docker zur Containerisierung.
• Künstliche Intelligenz: Vertiefte Fachkenntnisse im Bereich KI und Machine Learning.
• Industrie 4.0 & IoT: Praktische Erfahrung im industriellen Digitalisierungsumfeld (Industry 4.0), idealerweise erworben in einem Produktionsunternehmen mit real implementierten Smart-Factory-Strukturen.
• Prädiktive Analysen: Nachweisbare Erfahrung in der Entwicklung, Implementierung und dem langfristigen Management von Systemen zur vorausschauenden Wartung (Predictive Maintenance).
• Komplexitätsmanagement: Souveräner Umgang mit unregelmäßigen, hochkomplexen technischen Analysen als direkte Entscheidungsgrundlage für die Produktentwicklung.
• Projektleitung & Arbeitsorganisation: Starke Fähigkeiten im Projektmanagement, insbesondere in der Strukturierung und dem Herunterbrechen visionärer Ziele in konkrete Arbeitspakete.