Naturwissenschaftler/Ingenieur als Data Scientist (m/w/d)

Das Unternehmen ist ein innovativer Arbeitgeber in Hamburg, der sich auf die Forschung, Entwicklung und Projektabwicklung im Bereich der Materialwissenschaften spezialisiert hat. In einem dynamischen und motivierten Team von Chemikern und Werkstoffingenieuren arbeiten Sie daran, maßgeschneiderte Lösungen zu entwickeln und umfassende Beratungsdienstleistungen anzubieten. Ihre Hauptaufgaben umfassen die systematische Bearbeitung, Analyse und Auswertung großer Datensätze, die vorwiegend aus chemischen und werkstofflichen Prüfungen stammen. Sie sind verantwortlich für die Prozessierung und Aufbereitung von Messergebnissen sowie die Entwicklung und Implementierung statistischer und Machine Learning basierter Auswertungsmethoden. Darüber hinaus werden Sie statistische Auswertungen von Messdaten durchführen, insbesondere im Rahmen von Messmittelanalysen. Sie haben die Möglichkeit, aktiv an Kundenprojekten mitzuarbeiten und interne Aktivitäten zu gestalten. Das Arbeitsumfeld zeichnet sich durch ein gutes Betriebsklima und ein sympathisches Team aus, in dem Sie abwechslungsreiche Aufgaben zu verschiedensten Fachthemen übernehmen können. Der Arbeitgeber fördert eine faire Work-Life-Balance und bietet Ihnen die Chance, in der schönsten Stadt der Welt zu arbeiten.

Der ideale Kandidat verfügt über einen Studienabschluss in einer Naturwissenschaft oder einem Ingenieursstudium. Fundierte mathematische Kenntnisse, insbesondere in linearer Algebra, Statistik und Optimierungsverfahren, sind unerlässlich. Sehr gute Kenntnisse in Python oder einer anderen objektorientierten Programmiersprache werden erwartet, während Kenntnisse in der Programmierung mit MATLAB oder Octave von Vorteil sind. Zudem sollte der Bewerber Erfahrung in der Entwicklung und Validierung von Machine Learning Modellen mitbringen. Kenntnisse im Bereich der angewandten Statistik und Zuverlässigkeitsanalyse sind wünschenswert. Eine Fähigkeit, komplexe Messdaten systematisch zu strukturieren und belastbare statistische Aussagen abzuleiten, ist ebenfalls wichtig. Eine selbstständige und strukturierte Arbeitsweise rundet das Profil ab.