Data Scientist MDOCore Datalake (w/m/d)

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 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

Freuen Sie sich auf

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

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