Analyse umfangreicher Produktions- und Maschinendaten zur Identifikation von Mustern, Trends und Anomalien Entwicklung, Implementierung und Monitoring von Machine-Learning- und Deep-Learning-Modellen zur Optimierung der Fertigungsprozesse Aufbau und Integration von Maschinenschnittstellen, Datenbanken, Dashboards und datenbasierten Anwendungen zur Entscheidungsunterstützung – insbesondere im Bereich Spritzguss und Großserienfertigung Proaktive Erkennung von Optimierungspotenzialen und Umsetzung innovativer Datenlösungen zur Effizienzsteigerung Zusammenarbeit mit interdisziplinären Teams aus Produktion, IT und Engineering Abgeschlossenes Studium in Data Science, Informatik, Mathematik, Physik, Maschinenbau o.ä. Erfahrung im industriellen Umfeld, idealerweise in der Produktion oder im Maschinebau Fundierte Kenntnisse in der Entwicklung von Datenprodukten und ETL-Prozessen – mit Tools wie Python, R, MATLAB, SQL, C++, C#, NodeJS oder JavaScript Erfahrung mit modernen ML/DL-Frameworks wie TensorFlow, PyTorch, Pandas, Numpy – lokal und/oder in der Cloud Strukturierte, lösungsorientierte Arbeitsweise – gepaart mit Teamgeist und Kommunikationsstärke