Data Scientist (w/m/d)

LANXESS Deutschland GmbH; Köln; Vor Ort; EUR 65.000 - 92.000; Vollzeit

Benefits dieser Stelle

Faire Vergütung

Bonusprogramm

Gesundheitsprogramme

Altersvorsorge

Flexible Arbeitsregelungen

Zusammenfassung

IT-Systemhaus der Bundesagentur für Arbeit sucht Data Scientist (w/m/d) in Vollzeit unbefristet in Deutschland. Sie entwickeln ML-Modelle zur Optimierung chemischer Produktionsprozesse, analysieren Produktions- und Prozessdaten und arbeiten an internationalen Projekten mit dem Fokus auf Ausbeute, Qualität und Effizienz.

Sie verwenden White-Box- und Black-Box-Modelle, bewerten deren Genauigkeit und Interpretierbarkeit und unterstützen den Roll-out digitaler Lösungen in globalen Standorten der LAB

Qualifikationen

• Abgeschlossenes Studium in Data Science, KI, Machine Learning oder Informatik.
• Erfahrung mit ML, statistischer Datenanalyse und Entwicklung datenbasierter Modelle im chemischen/industriellen Umfeld.
• Verständnis von White-Box- und Black-Box-Ansätzen sowie Vermittlung der Modellergebnisse an Fachbereiche.
• Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift.
• Reisebereitschaft sowie Zusammenarbeit in internationalen Teams.

Aufgaben

• Du entwickelst und implementierst Machine-Learning-Modelle zur Optimierung von chemischen Produktionsprozessen, z. B. für Ausbeute, Qualität sowie Rohstoff- und Energieeffizienz.
• Du analysierst Produktions-, Labor- und Prozessdaten und identifizierst datenbasierte Optimierungspotenziale für globale Standorte der Business Unit LAB.
• Du nutzt White-Box- und Black-Box-Modelle hinsichtlich Genauigkeit, Robustheit, Interpretierbarkeit und Praxistauglichkeit.
• Du unterstützt den Roll-out digitaler Lösungen und arbeitest eng mit internationalen, interdisziplinären Teams aus Produktion, Engineering und Digitalisierung zusammen.

Kenntnisse

Machine Learning

Statistische Analyse

Datenmodellierung

Englischkenntnisse

Ausbildung

Data Science oder Informatik-Abschluss

Jobbeschreibung

Data Scientist (w/m/d)

Vertragsart: unbefristet, Vollzeit

Job Highlights / Aufgaben

• Du entwickelst und implementierst Machine‑Learning‑Modelle zur Optimierung von chemischen Produktionsprozessen, z. B. für Ausbeute, Qualität sowie Rohstoff- und Energieeffizienz.
• Du analysierst Produktions‑, Labor‑ und Prozessdaten und identifizierst datenbasierte Optimierungspotenziale für globale Standorte der Business Unit LAB.
• Du nutzt und bewertest White‑Box‑ und Black‑Box‑Modelle hinsichtlich Genauigkeit, Robustheit, Interpretierbarkeit und Praxistauglichkeit.
• Du unterstützt den Roll‑out digitaler Lösungen und arbeitest eng mit internationalen, interdisziplinären Teams aus Produktion, Engineering und Digitalisierung zusammen.

Erfahrung / Skills

• Abgeschlossenes Studium in Data Science, KI, Machine Learning oder Informatik.
• Erfahrung mit Machine Learning, statistischer Datenanalyse und der Entwicklung datenbasierter Modelle im chemischen/industriellen Umfeld.
• Verständnis für White‑Box‑ und Black‑Box‑Ansätze sowie für die verständliche Vermittlung von Modellergebnissen an Fachbereiche.
• Sehr gute Deutsch‑ und Englischkenntnisse in Wort und Schrift.
• Reisebereitschaft sowie Freude an der Zusammenarbeit in internationalen und interdisziplinären Teams.

Unser Angebot

• Vergütung – Wir sorgen für eine faire Vergütung und bieten Ihnen ein globales Bonusprogramm sowie eine freiwillige individuelle Bonuszahlung.
• Umfassende Leistungen – Wir bieten eine Mischung aus verschiedenen Leistungen zur Unterstützung Ihrer finanziellen Sicherheit, Gesundheit und Wohlbefinden, einschließlich Altersvorsorge, Gesundheitsprogramme, Lebensversicherung und medizinischer Versorgung.
• Arbeitsleben & Flexibilität – Wir unterstützen Sie bei der Balance zwischen Arbeitszeiten und Privatleben. Mit unserem globalen Xwork‑Programm bieten wir den Rahmen für die Umsetzung flexibler Arbeitsregelungen.
• Training & Entwicklung – Wir engagieren uns für Ihre berufliche und persönliche Entwicklung und ermutigen Sie, Ihre Aus- und Weiterbildung und Ihr Wissen durch formales und informelles Lernen fortzusetzen.
• Vielfalt – Für uns sind Ihre Fähigkeiten und Ihre Persönlichkeit wichtig – wir begrüßen jede Person, die sich unseren Werten verpflichtet fühlt. Wir sind fest davon überzeugt, dass uns die Einbeziehung verschiedener Perspektiven innovativer macht und unsere Wettbewerbsfähigkeit verbessert.

Bitte richten Sie Ihre Bewerbung an das Recruiting Team.