Digitalisierung ist deine Leidenschaft und du brennst für Nachhaltigkeit?
Dann gestalte mit uns die digitale Transformation der Recyclingbranche!
Die Eggersmann Gruppe ist ein international tätiger Verbund von Unternehmen mit über 50 Jahren Erfahrung in Umwelttechnologien und mehr als 1.300 Mitarbeitenden weltweit.
Als führender Anbieter von Recyclinganlagen und -maschinen treiben wir zukunftsorientierte Lösungen für eine funktionierende Kreislaufwirtschaft voran.
Um die Potenziale der Digitalisierung und Automatisierung in der Recyclingbranche voll auszuschöpfen, haben wir in Aachen unseren digitalen Innovations-Hub als Corporate Start-up gegründet. Mit der ESA app, unserer modularen IIoT-Software, optimieren wir den Betrieb von Recyclinganlagen und -maschinen durch Datenanalyse und Machine Learning.
Deine Mission:
Du machst Machine Learning produktionsreif: Du entwickelst skalierbare Daten- und Modell-Pipelines auf AWS und bringst Machine-Learning-Modelle zuverlässig in den Einsatz. Dein Schwerpunkt liegt auf der Anomalieerkennung in Zeitreihendaten von Recyclinganlagen. So trägst du dazu bei, Abweichungen frühzeitig sichtbar zu machen und den Anlagenbetrieb datenbasiert zu verbessern – von der technischen Infrastruktur bis zum laufenden Modellbetrieb.
Deine Aufgaben:
- Du verantwortest die Konzeption, Entwicklung, den Betrieb und die kontinuierliche Weiterentwicklung skalierbarer Daten- und Modell-Pipelines auf AWS, beispielsweise mit EC2, Lambda, S3 und CloudWatch.
- Du bringst Machine-Learning-Modelle in den produktiven Einsatz und entwickelst die dafür bestehenden Prozesse weiter – von Bereitstellung und Monitoring über AutoML-gestütztes Retraining bis hin zu CI/CD und Infrastructure as Code (IaC).
- Du entwirfst Datenmodelle, schreibst effiziente SQL-Abfragen für relationale Datenbanken und verantwortest die zugehörigen Datenbankmanagement-Aufgaben.
- Du entwickelst, trainierst, validierst und deployst Machine-Learning-Modelle mit Schwerpunkt auf der Anomalieerkennung in Zeitreihen.
- Du implementierst deine Lösungen in sauberem, wartbarem Python-Code und arbeitest nach etablierten Softwareentwicklungspraktiken inklusive der Nutzung von Coding Assistants.
Dein Profil:
- Du hast ein Studium der Informatik, Data Science, Ingenieurwissenschaften, Physik, Mathematik oder eines verwandten Fachs abgeschlossen
- Du bringst mindestens drei Jahre Berufserfahrung als ML-Engineer oder in einer vergleichbaren Position mit.
- Du hast sehr gute Python-Kenntnisse, einschließlich fortgeschrittener objektorientierter Programmierung sowie Erfahrung mit scikit-learn, pandas und NumPy.
- Du verfügst über sehr gute SQL-Kenntnisse und Erfahrung im Entwurf relationaler Datenbanken, beispielsweise mit PostgreSQL.
- Gute Softwareentwicklungspraktiken wie Git, Code Reviews und eine nachvollziehbare Dokumentation sind für dich selbstverständlich.
- Du hast praktische Erfahrung mit Cloud-Anbietern wie AWS und mit Daten- oder Machine-Learning-Anwendungen in der Cloud.
- Du verfügst über fundierte Grundlagen in Machine Learning und Statistik, idealerweise mit Erfahrung in der Analyse von Zeitreihen oder der Anomalieerkennung.
- Du denkst analytisch und gehst strukturiert an komplexe Problemstellungen heran.
- Du bist bereit, regelmäßig vor Ort in Aachen zu arbeiten; an den übrigen Tagen ist mobiles Arbeiten möglich.
- Du verfügst über gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift.
Das ist ein Plus
- Erfahrung im Umgang mit industriellen Echtzeit-Maschinendaten
- Du hast Erfahrung mit KI-gestützten Programmierwerkzeugen wie Claude oder GitHub Copilot.
Benefits:
- Attraktive Vergütung, unbefristeter Vertrag und 30 Tage Urlaub.
- Verantwortung ab Tag eins mit sehr viel Raum für Gestaltung und Wirkung.
- Moderne Büros in Aachen mit direkter Anbindung an das Ökosystem des digitalHUB – inklusive Zugang zu Workshops und Networking-Events
- Flexible Arbeitszeiten und ortsunabhängiges Arbeiten (z. B. im Homeoffice).
- Eine gelebte Start-up-Kultur unter dem Dach einer erfolgreichen, inhabergeführten Unternehmensgruppe
- Nachhaltigkeitsbewusstsein, Teamgeist und eine familiäre Kultur gibt es on top.
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