Machine Learning Engineer (m/w/d) in Dortmund – 33,00 € pro Stunde – Werkstudent

Jobbeschreibung

Als Machine Learning Engineer in Dortmund erwartet dich ein spannendes Projekt im Bereich Predictive Maintenance für Industrieanlagen. Du unterstützt ein innovatives Team bei der Entwicklung und Implementierung von KI-Modellen zur Vorhersage von Ausfällen und Wartungsbedarfen. Deine Kenntnisse in Machine Learning und Data Science sind gefragt, um aus großen Datenmengen wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen. CALUMA vermittelt dich als Werkstudent an dieses zukunftsorientierte Projekt und begleitet dich während deiner gesamten Tätigkeit. Du erhältst die Chance, dein theoretisches Wissen aus dem Studium direkt in der Praxis anzuwenden und gleichzeitig wertvolle Erfahrungen im Bereich der Künstlichen Intelligenz zu sammeln.

Branche: KI & Predictive Maintenance

Jobarten: Werkstudent

Personalart: ML Engineer (m/w/d)

Aufgaben:

Deine Hauptaufgaben umfassen: • Entwicklung und Implementierung von Machine-Learning-Modellen mit Python • Vorverarbeitung und Analyse großer Datensätze aus Industrieanlagen • Entwicklung von Algorithmen zur Anomalieerkennung und Prognosemodellen • Implementierung von Feature Engineering und Feature Selection Methoden • Evaluierung und Optimierung von ML-Modellen • Mitarbeit bei der Integration von ML-Modellen in Produktivsysteme • Visualisierung von Ergebnissen und Erstellung von Reports • Zusammenarbeit mit Domain-Experten bei der Interpretation von Ergebnissen • Teilnahme an der kontinuierlichen Verbesserung der ML-Pipeline

Neben deinen Hauptaufgaben wirst du auch folgende Tätigkeiten übernehmen: • Unterstützung bei der Datenerhebung und -validierung • Mitwirkung bei der Konzeption neuer Machine Learning Ansätze • Recherche zu aktuellen Forschungsergebnissen und Methoden im ML-Bereich • Dokumentation von Code und Modellen • Teilnahme an agilen Meetings und Wissensaustausch • Unterstützung bei der Erstellung von Präsentationen für Stakeholder • Mitarbeit bei der Datenaufbereitung für Dashboards • Qualitätssicherung durch Tests und Validierung • Unterstützung bei der Vorbereitung von ML-Trainings für Teammitglieder

Anforderungen:

Für diese Position erwarten wir: • Laufendes Studium in Informatik, Mathematik, Statistik oder einem vergleichbaren Fach • Grundkenntnisse in Python und seinen Data-Science-Bibliotheken (pandas, NumPy, scikit-learn) • Kenntnisse in Machine Learning und statistischen Methoden • Erste Erfahrungen mit Deep Learning Frameworks wie TensorFlow oder PyTorch • Grundlegendes Verständnis für Datenbanken und SQL • Kenntnisse in Datenanalyse und -visualisierung • Verständnis für Software-Entwicklungsprozesse und Git • Grundlegende Kenntnisse in Linux und Bash-Scripting • Erste Erfahrungen mit Cloud-Plattformen (AWS, Azure oder GCP) von Vorteil • Gute Deutsch- und Englischkenntnisse

Dein Profil wird durch folgende Fähigkeiten abgerundet: • Ausgeprägtes analytisches Denkvermögen und Problemlösungskompetenz • Schnelle Auffassungsgabe und Lernbereitschaft • Selbstständige und strukturierte Arbeitsweise • Teamfähigkeit und gute Kommunikationsfähigkeiten • Kreativität und innovative Denkweise bei der Lösungsfindung • Fähigkeit, komplexe Sachverhalte verständlich zu erklären • Zuverlässigkeit und Qualitätsbewusstsein • Neugierde und kontinuierliche Lernbereitschaft • Begeisterung für KI und deren praktische Anwendung • Fähigkeit, Studium und Arbeit gut zu vereinbaren

Arbeitszeiten:

15-20 Stunden pro Woche während des Semesters, bis zu 40 Stunden in den Semesterferien, flexible Arbeitszeiten

Zusammenfassung:

Wir bieten dir: • Attraktive Vergütung von 33,00 Euro pro Stunde • Flexible Arbeitszeiten, die optimal mit deinem Studium vereinbar sind • Praktische Erfahrung in der Anwendung von KI und Machine Learning • Arbeit an realen Industriedaten und konkreten Problemstellungen • Einblicke in die Welt der Predictive Maintenance und Industrie 4.0 • Betreuung und Mentoring durch erfahrene Data Scientists • Möglichkeit zur Übernahme eigener Teilprojekte und Verantwortungsbereiche • Unterstützung bei Studien- und Abschlussarbeiten im Themenbereich • Moderne Arbeitsumgebung mit Zugang zu leistungsfähiger Hardware • Networking-Möglichkeiten in der KI- und Industriebranche • Perspektive für eine langfristige Zusammenarbeit auch nach dem Studium