Data Scientist, Informatiker - Künstliche Intelligenz (m/w/d)

Beschreibung

Bei emz arbeiten wir an Produkten, die die Umwelt schonen und die Welt ein Stück grüner machen. So rüsten unsere weltweit über 1.500 Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter Geschirrspüler, Waschmaschinen, Trockner und Kühlschränke mit modernsten Bauteilen, wie z. B. Türverschlüssen, Sensoren, Eiswürfel-Systemen und LED-Modulen, aus. Außerdem beschäftigen wir uns im Bereich Umwelttechnik mit Trendthemen wie Digitalisierung und Internet der Dinge.

Wir suchen Sie zur Verstärkung unserer Engineering-Abteilung in Nabburg als

Experten (m/w/d) für Künstliche Intelligenz

Ihre Aufgaben

• emz-Enabler (m/w/d) und Stakeholder (m/w/d) für Künstliche Intelligenz (KI)
• Steuerung der KI-Einführung bei emz, von der Analyse möglicher Use Cases bis hin zum Roll-out von konkreten Applikationen
• Anwendung der KI in unseren Produkten und Prozessen
• Kooperation mit der appliedAI-Initiative der UnternehmerTUM und des Regensburg Center for Artificial Intelligence (RCAI)
• Treiber (m/w/d) und Kopf der emz-Community für KI

Ihr Profil

• Abgeschlossenes Hochschulstudium in einem Masterstudiengang im Bereich Künstliche Intelligenz, Data Science, Informatik, Mathematik oder vergleichbar
• Breites Interesse an sowie mehrjährige Erfahrung in vielseitigen Anwendungsgebieten der KI
• Verständnis für die sowie praktische Erfahrung in der Anwendung von State-of-the-Art-Verfahren des maschinellen Lernens, z. B. neuronale Netze
• Kenntnisse in gängigen Sprachen und Frameworks wie Python, R, Matlab, Tensorflow, Keras, PyTorch, scikit-learn o. Ä.
• Gutes Englisch in Wort und Schrift
• Hohe Eigenmotivation, gute Teamfähigkeit, Organisations- und Kommunikationsfähigkeit, Neugierde und Kreativität

Wir bieten

• Einen sicheren Arbeitsplatz in einem mittelständischen Familienunternehmen
• Tarifliche Vorteile und Entlohnung der bayerischen Metall- und Elektroindustrie
• Abwechslungsreiche Aufgaben: Bei uns gibt es keine „kleinen Räder“.
• Spaß an Technik, innovativer Entwicklung und ressourcenschonenden Produkten
• Keine konzerngetriebenen Zahlen, der Großteil des Gewinns wird wieder investiert