Data Scientist MDOCore Datalake (w/m/d)

Ai-Developer; Deutschland; Vor Ort; EUR 75.000 - 110.000; Vollzeit

Benefits dieser Stelle

Flexible Arbeitszeiten

Weiterbildungsmöglichkeiten

Gesundheitsvorsorge und Sozialleistung

Zusammenfassung

HENSOLDT sucht am Standort München-Taufkirchen eine Fachkraft für MDOCore Data Analytics. Sie arbeiten an der Integration, Verarbeitung und Bereitstellung datenrelevanter Services auf der MDOCore Plattform und gestalten datengetriebene Modelle, Pipelines sowie Metriken.

Sie entwickeln Prototypen für ML, Anomalieerkennung und Prognosen, arbeiten eng mit Data Engineering, Softwareentwicklung und Domänen zusammen und unterstützen Demonstratoren, Kundenbewertungen sowie Datengovernance.

Qualifikationen

• Abgeschlossenes Studium in Informatik, Data Science oder vergleichbare Fachrichtung.
• Mehrjährige praktische Erfahrung in Data Science, Datenanalyse, Machine Learning oder angewandter Statistik.
• Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift.

Aufgaben

• Analyse, Aufbereitung und Auswertung großer, heterogener Datenbestände im MDOCore Datalake.
• Entwicklung datengetriebener Modelle, Algorithmen und Prototypen für Data Analytics, ML, Anomaly Detection, Klassifikation, Clustering, Prognosen und Entscheidungsunterstützung.
• Identifikation von Mustern, Anomalien und Qualitätsproblemen in Sensor-, System-, Test- und Simulationsdaten.
• Aufbau wiederverwendbarer Datenprodukte, Datenmodelle und Analysebausteine unter Data-Mesh- und Data-Fabric-Prinzipien.
• Zusammenarbeit mit Data Engineering, Softwareentwicklung, Systemarchitektur, Product Ownern und Fachdomänen.
• Konzeption und Validierung von Datenpipelines, Feature Engineering, Modelltrainingsprozessen.
• Entwicklung von Metriken, Dashboards und analytischen Nachweisen zur Bewertung von Systemverhalten.
• Operationalisierung von Analysen und Unterstützung bei der Integration von Analytics-/AI-Funktionen in MDOCore.
• Dokumentation von Analysen, Modellen und Qualitätsbewertungen sowie Mitwirkung an Data Governance.
• Unterstützung bei Demonstratoren, Kundenpräsentationen und technischen Bewertungen datengetriebener Lösungen

Kenntnisse

Python

Data Science

Machine Learning

Data Analytics

Deutsch/Englisch

SQL

NoSQL

Datenmodellierung

Ausbildung

Abgeschlossenes Studium in Informatik, Data Science, Mathematik, Physik, Elektrotechnik, Statistik, Wirtschaftsinformatik oder vergleichbare Fachrichtung

Tools

pandas

NumPy

scikit-learn

PyTorch

TensorFlow

Jobbeschreibung

HENSOLDT – Innovationen für eine sicherere Welt

HENSOLDT ist ein führendes Unternehmen der europäischen Verteidigungsindustrie mit globaler Reichweite. Das Unternehmen mit Sitz in Taufkirchen bei München entwickelt Sensor-Komplettlösungen für Verteidigungs- und Sicherheitsanwendungen.

Als Technologieführer treibt HENSOLDT die Entwicklung der Verteidigungselektronik und Optronik voran und baut sein Portfolio auf der Grundlage innovativer Ansätze für Datenmanagement, Robotik und Cybersicherheit kontinuierlich aus.

Unsere Produkte sind einsetzbar in den Bereichen Space, Air, Land, Sea, Security, Cyber & Information Space.

2023 erzielte HENSOLDT einen Umsatz von 1,85 Milliarden Euro. Nach der Übernahme der ESG GmbH beschäftigt das Unternehmen circa 8.500 Mitarbeiter. HENSOLDT ist an der Frankfurter Wertpapierbörse im MDAX notiert.

Für den Bereich „Digital Solutions & Mission Data Platforms“ suchen wir zum nächstmöglichen Zeitpunkt einen

MDOCore ist eine digitale Plattform zur Integration, Verarbeitung und Bereitstellung missionsrelevanter Daten und Services. Ein zentraler Bestandteil der Plattform ist der MDOCore Datalake, in dem Daten aus unterschiedlichen Sensoren, Systemen, Simulationen, Testumgebungen und operativen Quellen strukturiert, analysierbar und wiederverwendbar gemacht werden.

Ihre Aufgaben

• Analyse, Aufbereitung und Auswertung großer, heterogener Datenbestände im MDOCore Datalake
• Entwicklung datengetriebener Modelle, Algorithmen und Prototypen für Data Analytics, Machine Learning, Anomaly Detection, Klassifikation, Clustering, Prognosen und Entscheidungsunterstützung
• Identifikation von Mustern, Anomalien und Qualitätsproblemen in Sensor-, System-, Test- und Simulationsdaten
• Aufbau wiederverwendbarer Datenprodukte, Datenmodelle und Analysebausteine unter Berücksichtigung von Data-Mesh- und Data-Fabric-Prinzipien
• Zusammenarbeit mit Data Engineering, Softwareentwicklung, Systemarchitektur, Product Ownern und Fachdomänen zur Definition von Anforderungen an Datenqualität, Datenmodelle und Analysefähigkeit
• Konzeption und Validierung von Datenpipelines, Feature Engineering, Modelltrainingsprozessen sowie Bewertung von Datenqualität und Repräsentativität
• Entwicklung von Metriken, Dashboards und analytischen Nachweisen zur Bewertung von Systemverhalten, Plattformleistung und Datenprodukten
• Operationalisierung von Analysemodellen sowie Unterstützung bei der Integration von Analytics-, AI- und Agentic-AI-Fähigkeiten in die MDOCore-Plattform
• Dokumentation von Datenanalysen, Modellen und Qualitätsbewertungen sowie Mitwirkung an Data Governance, Datenkatalogisierung und Traceability
• Unterstützung bei Demonstratoren, Kundenpräsentationen, Angebotsphasen und technischen Bewertungen datengetriebener Lösungen
• Abgeschlossenes Studium der Informatik, Data Science, Mathematik, Physik, Elektrotechnik, Statistik, Wirtschaftsinformatik oder einer vergleichbaren Fachrichtung
• Mehrjährige praktische Erfahrung in Data Science, Datenanalyse, Machine Learning, Data Analytics oder angewandter Statistik
• Sehr gute Kenntnisse in Python sowie gängigen Data-Science- und Machine-Learning-Bibliotheken (z. B. pandas, NumPy, scikit-learn, PyTorch oder TensorFlow)
• Erfahrung mit der Analyse großer, heterogener Datenbestände sowie fundierte Kenntnisse in Datenmodellierung, Feature Engineering, Datenqualität und Modellbewertung
• Erfahrung mit SQL, NoSQL, Datenbanken, Datalakes und objektbasierten Speicherlösungen
• Verständnis von Data Mesh, Data Fabric, Datenprodukten, Metadatenmanagement und semantischer Datenintegration
• Grundverständnis moderner AI-Architekturen wie Retrieval-Augmented Generation, Tool Calling und Agentic AI
• Fähigkeit, fachliche Anforderungen in analytische Modelle, Datenprodukte und verständlich aufbereitete Ergebnisse zu überführen
• Strukturierte, eigenverantwortliche Arbeitsweise sowie Freude an interdisziplinärer Zusammenarbeit und explorativer Datenanalyse
• Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift

Freuen Sie sich auf

• Flexible Arbeitszeiten & Work-Life-Balance
• Vergütung & Sozialleistungen
• Persönliche & berufliche Entwicklung
• Arbeitsatmosphäre
• Gesundheit & Vorsorge
• Mobilität & Nachhaltigkeit

HENSOLDT setzt sich für Vielfalt und eine integrative Firmenkultur ein. Daher begrüßen wir alle Bewerbungen – unabhängig von Herkunft, Alter, Geschlecht, Behinderung, Identität oder Weltanschauung.