Data Scientist MDOCore Datalake (w/m/d)

HENSOLDT; Taufkirchen; Vor Ort; Vertraulich; Vollzeit

Zusammenfassung

HENSOLDT sucht für den Bereich Digital Solutions & Mission Data Platforms zum nächstmöglichen Zeitpunkt eine/n Data Scientist MDOCore Datalake (w/m/d). MDOCore ist eine digitale Plattform zur Integration, Verarbeitung und Bereitstellung missionsrelevanter Daten und Services.

Sie analysieren große, heterogene Datensätze im MDOCore Datalake, entwickeln datengetriebene Modelle und Prototypen für ML, Anomaly Detection, Klassifikation und Prognosen.

Qualifikationen

• Abgeschlossenes Studium der Informatik, Data Science, Mathematik, Physik, Elektrotechnik, Statistik, Wirtschaftsinformatik oder vergleichbar.
• Mehrjährige praktische Erfahrung in Data Science, Datenanalyse, Machine Learning, Data Analytics oder angewandter Statistik.
• Sehr gute Python-Kenntnisse sowie gängige Data-Science-Bibliotheken (pandas, NumPy, scikit-learn, PyTorch oder TensorFlow).
• Erfahrung mit großen, heterogenen Datenbeständen; Datenmodellierung, Feature Engineering, Datenqualität und Modellbewertung.
• Erfahrung mit SQL, NoSQL, Datalakes und Speicherlösungen.
• Verständnis von Data Mesh, Data Fabric, Datenprodukten, Metadatenmanagement und semantischer Integration.
• Grundverständnis moderner AI-Architekturen wie Retrieval-Augmented Generation, Tool Calling und Agentic AI.
• Fähigkeit, fachliche Anforderungen in analytische Modelle und Datenprodukte zu überführen.
• Strukturierte, eigenverantwortliche Arbeitsweise; Freude an interdisziplinärer Zusammenarbeit.
• Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse.

Aufgaben

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

Kenntnisse

Python

Data Science

Machine Learning

Datenanalyse

Datenmodellierung

SQL

NoSQL

Data Mesh

Data Fabric

Englischkenntnisse

Teamarbeit

Ausbildung

Informatik-Abschluss

Data Science Abschluss

Mathematik

Statistik

Wirtschaftsinformatik

Tools

pandas

NumPy

scikit-learn

PyTorch

TensorFlow

Jobbeschreibung

Über den Bereich

Für den Bereich „Digital Solutions & Mission Data Platforms“ suchen wir zum nächstmöglichen Zeitpunkt einen "Data Scientist MDOCore Datalake (w/m/d)".

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

Ihr Profil

• 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

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