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#software#bauprojekte#energieeffizienz
Applied Data Scientist (Maschinelles Lernen) (w/m/d)
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Intro
Wir suchen einen Applied Data Scientist (Maschinelles Lernen) (w/m/d) für eine Festanstellung in Voll- oder Teilzeit in München, mit der Möglichkeit für Remote-Arbeit.
Tasks
- Analysieren von komplexen Datensätzen zur Gewinnung aussagekräftiger Erkenntnisse
- Entwickeln, Implementieren und Optimieren von ML-Modellen zur Vorhersage und Verbesserung der energetischen Performance von Gebäuden
- Anwenden fortschrittlicher statistischer Techniken zur Validierung der Modellgenauigkeit
- Durchführen strenger statistischer Analysen zur Unterstützung der Modellentwicklung
- Interpretieren und Kommunizieren statistischer Ergebnisse für nicht-technische Interessengruppen
- Verwenden von Gebäudeenergie-Simulationssoftware zur Erstellung und Testung von Energiemodellen
- Integration von Simulationsergebnissen mit ML-Modellen zur Verbesserung von Vorhersageergebnissen
- Zusammenarbeiten mit funktionsübergreifenden Teams zur Anwendung von Simulationserkenntnissen auf reale Gebäudeprojekte
- Beitragen zu Forschungsprojekten im Bereich Energieeffizienz, Nachhaltigkeit und intelligente Gebäudetechnologien
- Vorbereiten von Anträgen, technischen Berichten und Präsentationen für Partner und Förderstellen
Requirements
- Master-Abschluss in Data Science, Informatik, Statistik, Ingenieurwesen oder einem verwandten Bereich; Doktortitel von Vorteil
- Mindestens 3 bis 5 Jahre Erfahrung in Datenanalyse und maschinellem Lernen, vorzugsweise im Bereich Gebäudeenergie oder Nachhaltigkeit
- Nachgewiesene Erfahrung in der Arbeit an EU-Forschungsprojekten ist sehr wünschenswert
- Ausgeprägte Projektmanagementfähigkeiten und Fähigkeit, mehrere Aufgaben zu bewältigen und Fristen einzuhalten
- Sichere Deutschkenntnisse in Wort und Schrift
- Beherrschung von Programmiersprachen wie Python, R oder MATLAB
- Erfahrung mit Bibliotheken und Frameworks für maschinelles Lernen (z. B. TensorFlow, Scikit-learn)
- Vertrautheit mit Gebäudeenergie-Simulationssoftware (z. B. EnergyPlus, TRNSYS, IES VE)
- Ausgeprägte Fähigkeiten in der statistischen Analyse mit Erfahrung in der Anwendung statistischer Tests und der Erstellung von Vorhersagemodellen
Benefits
- Hybride Arbeitsstrukturen: remote und/oder im Büro in München
- Flexible und familienfreundliche Arbeitsweise und -zeiten
- Zeit und Geld für Weiterbildung und Entwicklungsmöglichkeiten
- Interdisziplinäres, internationales Team und regelmäßige Teamevents
- Enge Zusammenarbeit mit dem Gründerteam und steile Lernkurve
- Möglichkeit, eine ganze Branche nachhaltiger und transparenter zu gestalten
- Kultur des „Du“ über alle Ebenen, nahbar und authentisch
2 days ago
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