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Ihre Aufgaben In dieser Rolle gestalten Sie maßgeblich die datengetriebene Weiterentwicklung unserer spektroskopischen Systeme und Anwendungen. Zu Ihren Kernaufgaben gehören: • Design und Durchführung anspruchsvoller Analysen zur Unterstützung der Neu- und Weiterentwicklung verschiedener Systeme im spektroskopischen Kontext – in enger Zusammenarbeit mit Stakeholdern aus unterschiedlichen Fachrichtungen • Beratung der Spektroskopie-Abteilung beim Design agronomischer Experimente vom Labor bis zum Feldversuch, mit besonderem Fokus auf statistische Fragestellungen • Ausarbeitung von Prozessen und Strukturen für Datensammlung und Modellgenerierung im Rahmen neuer und bestehender Systeme • Erstellung und vergleichende Bewertung von Modellen auf Basis von Spektren und Bildern sowie Weiterentwicklung bzw. eigenständige Implementierung der hierfür notwendigen mathematischen Analyse- und Modellierungstools • Eigenständige Planung und Durchführung von Computer-Experimenten zur Weiterentwicklung unserer Inhaltsstoff-Modelle • Kontinuierliche Analyse bestehender Datenbestände sowie Optimierung der Datenstrukturen in enger Abstimmung mit relevanten Fachabteilungen und Stakeholdern • Entwicklung von Konzepten zur Effizienzsteigerung und Qualitätssicherung im Bereich Data Science • Fachliches Mentoring von Junior- und Midlevel-Data-Scientists Ihr Profil • Abgeschlossenes naturwissenschaftliches Hochschulstudium (mind. 4-jährige Ausbildung) • Mehrjährige Erfahrung in Entwicklung und Produktivisierung von Machine-Learning-Modellen inkl. MLOps, Deployment und Monitoring • Fundierte Erfahrung in der Analyse und Modellierung von (Hyper-)Spektraldaten sowie technisches Verständnis spektroskopischer Systeme • Exzellente Kenntnisse in Python oder vergleichbaren Tools sowie umfassendes Know-how zu Machine-Learning-/Data-Science-Workflows und -Algorithmen • Ausgeprägte Sozialkompetenz, sehr gute Kommunikationsfähigkeit und Präsentationsstärke in interdisziplinären Teams • Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift; Erfahrung in Geoinformations- oder Agrarbereich von Vorteil Ihr ZEISS Recruiting Team: Norman Funk