Im Fokus stehen zunehmend Zukunftsthemen wie Elektromobilität, automatisierte Fahrzeugsysteme, Digitalisierung sowie neue regulatorische Anforderungen an moderne Mobilitätssysteme. Als Kompetenzträger innerhalb eines starken Ingenieurnetzwerks bietet unser Mandant ein Umfeld, in dem technische Exzellenz, Wissensaustausch und Innovationskraft aktiv gefördert werden – mit dem klaren Anspruch, die Sicherheit und Qualität technischer Systeme von morgen mitzugestalten.
Am Standort in Hessen bündelt, entwickelt und realisiert das Unternehmen im neuen Kompetenzzentrum Expertise rund um anspruchsvolle Projekte mit höchsten Anforderungen an Sicherheit, Qualität und Zuverlässigkeit. Das Unternehmen entwickelt und realisiert komplexe Fassaden- und Sonderkonstruktionen mit Fokus auf Schutz gegen Einbruch, Durchschuss und Explosion und ist weltweit in sicherheitsrelevanten Bauprojekten tätig.
Um die Effizienz von Verdichtermodulen weiter zu steigern, müssen aufgrund des bereits erreichten hohen technologischen Entwicklungsstandes künftig zunehmend kleinere Optimierungspotenziale erschlossen werden. Die damit verbundenen steigenden Anforderungen an die Genauigkeit experimenteller Technologienachweise machen neben dem Einsatz klassischer Sondenmesstechnik zunehmend auch den Einsatz laseroptischer Messtechniken erforderlich.
Die Position verbindet technische Umsetzung mit geschäftlicher Ausrichtung und stellt sicher, dass Lösungen an sich verändernde kommerzielle Anforderungen angepasst werden können, während gleichzeitig architektonische Konsistenz und Standardisierung gewährleistet bleiben. Aufgabenbereiche Mitarbeit in Projekten des europäischen Data Science & Advanced Analytics Teams.Konzeption, Design, Entwicklung und Umsetzung komplexer innovativer KI-/Machine‑Learning‑Lösungen sowie Durchführung und Implementierung von Konzeptstudien unter Einsatz fortgeschrittener statistischer Methoden.Entwicklung von Deep‑Learning‑Modellen zur Extraktion strukturierter medizinischer Konzepte aus unstrukturierten Daten.Produktionsreife Implementierung von Machine‑Learning‑Algorithmen auf Big‑Data‑Plattformen.Anwendung moderner Data‑Mining‑ und Machine‑Learning‑Techniken im Zusammenhang mit Healthcare‑Big‑Data zur Identifikation komplexer Zusammenhänge und zur Verknüpfung heterogener Datenquellen.Fortgeschrittener Einsatz von Large Language Models für Zusammenfassungen, Chatbots, Entitätsextraktion usw.Entwicklung grundlegender Deep‑Learning‑Modelle für Assets und Patienten.Aufbau und Training neuer produktionsreifer Algorithmen, die aus komplexen, hochdimensionalen Daten lernen und Muster erkennen, aus denen ML‑Modelle und Anwendungen entwickelt werden können.