AI & Data Solutions Engineer (m/w/d)

Knorr-Bremse; Aldersbach; Vor Ort; EUR 65.000 - 85.000; Vollzeit

Zusammenfassung

Knorr-Bremse sucht einen AI & Data Solutions Engineer in Aldersbach, um innovative Lösungen für Produktions- und Logistikprozesse zu entwickeln. Der ideale Kandidat bringt starke Kenntnisse in Python, MS SQL sowie Erfahrungen im Data Engineering und Machine Learning mit.

Die Position erfordert auch die Verantwortung für die Implementierung technischer Standards und die Entwicklung umfangreicher Datenpipelines. Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse sind erforderlich.

Qualifikationen

• Abgeschlossenes Studium in Informatik, Ingenieurwesen oder einer vergleichbaren Fachrichtung.
• Sehr gute Kenntnisse in Python und MS SQL.
• Erfahrung im Data Engineering und Machine Learning.

Aufgaben

• Entwicklung einer standardisierten IT/OT-Architektur für End-to-End-Prozesse.
• Konzeption und Umsetzung von End-to-End-Datenpipelines.
• Erstellung und Überwachung technischer Standards.

Kenntnisse

Python

MS SQL

Data Engineering

Machine Learning

Power BI

Lean Management

Ausbildung

Studium in Informatik oder Ingenieurwesen

Tools

Snowflake

Microsoft Fabric

MQTT

Jobbeschreibung

Overview

We believe that a change towards a better, more sustainable future of transportation is possible. That’s why we are so dedicated to developing safer, more efficient and innovative solutions that make our visions come to life. Who are we? More than 30,000 team-players from all around the world who drive progress through technical excellence and social responsibility.

Für die KNORR-BREMSE Systeme für Nutzfahrzeuge GmbH, Werk Aldersbach suchen wir innerhalb des Fachbereiches " Digital Operation" einen AI & Data Solutions Engineer (m/w/d).

Aufgaben

• Konzeption, Aufbau und Weiterentwicklung einer standardisierten IT/OT-Architektur für End-to-End-Prozesse in der Produktion und Logistik (u.a. MQTT, Unified Namespace, MES-Systeme).
• Definition, Implementierung und Überwachung technischer Standards, Governance-Strukturen und Betriebsrichtlinien.
• Sicherstellung von Betriebssicherheit, Performance und Compliance für alle verantwortlichen Lösungen.
• Konzeption und Umsetzung von End-to-End-Datenpipelines aus MES-, SAP-, Logistik- oder Edge-Systemen.
• Aufbau und Weiterentwicklung eines Data-Warehouses bzw. Data Lake für den Bereich Operations (z.B. Snowflake, Microsoft Fabric, DataVault 2.1).
• Implementierung robuster Mechanismen zur Datenqualitätskontrolle, Monitoring und zur Fehlerbehandlung.
• Standardisierung von Datenmodellen, Integrationsmustern und Schnittstellenarchitekturen.
• Enge Zusammenarbeit mit IT-Teams und globalen Data-Plattform-Organisationen.
• Konzeption, Auswahl und Deployment von KI-Modellen zur Prozessoptimierung, Anomalieerkennung, oder Früherkennung von Ausfällen.
• Aufbau von Data Agents und intelligenten Services zur Unterstützung operativer Abläufe.
• Konzeption und Durchführung von Proof-of-Concept (PoC) für neue Technologien und KI-Methoden.
• Bewertung technologischer Trends und Ableitung strategischer Empfehlungen für die Organisation.
• Sicherstellung von Modellrobustheit, Skalierbarkeit und Compliance in produktiven Umgebungen.
• Konzeption und Einführung eines konsistenten KPI-Reports für Operations
• Entwicklung komplexer Dashboards und Self-Service-Analytics in Power BI.
• Unterstützung der Fachbereiche bei der Identifikation von Use Cases und deren Übersetzung in technische Lösungsdesigns.
• Kombination von Lean-Management-Prinzipien mit digitalen Methoden, um Effizienz und Prozessstabilität zu steigern.
• Erstellung technischer Dokumentationen.
• Koordination externer Dienstleister sowie Überwachung ihrer technischen Leistungen.
• Mitwirkung in globalen Initiativen (Technologietransfer, Trainings, Technologie-Rollouts).
• Aktive Kommunikation mit Stakeholdern auf Shopfloor-, Engineering- und Management-Ebene.

Voraussetzungen

• Abgeschlossenes Studium in Informatik, Ingenieurwesen oder einer vergleichbaren Fachrichtung
• Sehr gute Kenntnisse in Python, MS SQL und modernen Software-/Datenarchitekturen
• Erfahrung im Data Engineering (Pipelines, ETL/ELT, APIs, Event Flows)
• Fundierte Kenntnisse in Machine Learning, KI-Methoden und Data Analytics
• Kenntnisse in industriellen IT/OT-Technologien:
• MQTT, Unified Namespace, Edge-Konnektoren
• MES-Systeme
• Snowflake, Microsoft Fabric
• Power BI
• Erfahrung im Aufbau von Data Warehouse/Datenplattformen
• Praxis in der Entwicklung industrieller Softwarelösungen
• Erfahrung im Projektmanagement mit Budget- und Zeitverantwortung
• Sicherer Umgang mit IT-Security, Governance und Qualitätsprozessen
• Erfahrung in Produktions- oder Logistikumgebungen
• Kenntnisse in Lean Management und Prozessoptimierung
• Erfahrung mit globalen Projekt- oder Transformationsprogrammen
• Strukturierte, lösungsorientierte Arbeitsweise
• Analytische Denkweise und hoher Problemlösungskompetenz
• Kommunikationsstärke und Fähigkeit, technische Inhalte verständlich zu erklären
• Selbstständiges Arbeiten kombiniert mit Teamfähigkeit
• Sehr gute Deutsch- (min. C1) und Englischkenntnisse (min. B2) in Wort und Schrift