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statworx ist ein führendes Beratungs- und Entwicklungsunternehmen für Daten und KI mit Sitz in Frankfurt am Main. Wir bieten strategische Beratung für mittelständische Unternehmen und globale Konzerne. Wir entwickeln innovative Daten- & KI-Lösungen für alle Unternehmensbereiche und Tätigkeitsfelder. Wir befähigen Menschen auf allen Kompetenzniveaus mit unseren Daten- & KI-Bildungsformaten. Kurz gesagt: Wir unterstützen Unternehmen bei allen Aspekten der digitalen Transformation – seit mehr als 10 Jahren, in über 1000 Daten- & KI-Projekten und für über 100 Kunden aus fast allen Industrien. Unsere AI Development-Abteilung dient als Katalysator für Data & AI Transformation. Dabei setzen wir auf eine ganzheitliche Herangehensweise, die von der initialen Evaluierung der KI-Reife über die Konzeption und Ausarbeitung der Daten- und KI-Lösung bis hin zur praktischen Umsetzung und Skalierung von KI-Lösungen reicht. Durch unsere tiefgehende Expertise in Data Engineering, Data Science, Machine Learning sorgen wir dafür, dass unsere Kunden den maximalen Nutzen aus ihren Daten ziehen. Fokus: Entwicklung und produktiver Einsatz von Machine-Learning-Lösungen mit besonderem Schwerpunkt auf Zeitreihenprognosen sowie Anomalieerkennung und Predictive Maintenance auf Sensor- und Prozessdaten Du entwickelst und implementierst Machine-Learning-Lösungen für Forecasting, Anomalieerkennung und Predictive Maintenance Du konzipierst robuste End-to-End-Lösungen von der Datenaufbereitung und Feature-Generierung bis zur Modellbewertung und dem produktiven Einsatz Du wählst je nach Use Case die passenden Methoden aus und implementierst diese, von statistischen Baselines bis hin zu modernen Machine-Learning- und Deep-Learning-Verfahren Du arbeitest regelmäßig mit internen Stakeholdern und Kundenvertretern zusammen und stellst eine enge Abstimmung und Zusammenarbeit sicher Du unterstützt den Aufbau stabiler ML-Engineering- und MLOps-Setups über Cloud-, On-Prem- und Produktionsumgebungen hinweg und begleitest die Integration von Modellen in industrielle oder produktionsnahe Systeme unter Berücksichtigung von Anforderungen wie Latenz, Sicherheit und begrenzten Ressourcen Du präsentierst technische Lösungskonzepte und übernimmst die fachliche Kommunikation mit Kunden im Rahmen von Angebots- und Akquiseprozessen Du verfolgst kontinuierlich aktuelle Entwicklungen im Bereich Zeitreihen und Forecasting und bringst dieses Wissen gezielt in Kundenprojekte ein Du verfügst über mindestens fünf Jahre praktische Erfahrung im Bereich Machine Learning oder Data Science mit klarem Schwerpunkt auf Zeitreihen und Forecasting Du hast fundierte Expertise im Forecasting und praktische Erfahrung in Anomalieerkennung, Predictive Maintenance oder vergleichbaren sensorbasierten Anwendungsfällen Du verfügst über sehr gute Python-Kenntnisse und praktische Erfahrung mit Bibliotheken und Frameworks wie scikit-learn, PyTorch, darts, statsforecast, neuralforecast oder vergleichbaren Tools Du hast Erfahrung mit statistischen, feature-basierten und modernen neuronalen Forecasting-Methoden wie ARIMA oder ETS, LightGBM oder XGBoost, N-BEATSx oder N-HiTS, TFT oder PatchTST sowie mit neueren Time-Series-Foundation-Modellen wie TimesFM, Chronos, TimeGPT oder Moirai Du hast ein gutes Verständnis für praxisrelevante Forecasting-Themen wie Multi-Horizon-Forecasting, Backtesting, probabilistische Prognosen und idealerweise hierarchische Reconciliation Erfahrung im Bereich Entscheidungsoptimierung wie Pricing, Disposition oder Ressourcenallokation oder im Bereich kausal-informierter Entscheidungsunterstützung wie Kausalanalyse, Double ML oder intervention-aware Modeling ist ein Plus Du hast Erfahrung im produktiven Einsatz von Machine-Learning-Systemen und bist vertraut mit Software-Engineering- und MLOps-Praktiken wie APIs, Containern, CI/CD, Testing, Monitoring und Versionierung Erste Erfahrung mit industriellen oder produktionsnahen De