Applikationsingenieur (m/w/d) TwinCAT Machine Learning - Beckhoff Automation GmbH & Co. KG

Über uns Beckhoff Automation ist ein führendes Technologieunternehmen für Automatisierungstechnik und ein Pionier im Bereich der PC-basierten Steuerungstechnik. Seit unserer Gründung im Jahr 1980 sind wir ein eigenständiges und inhabergeführtes Familienunternehmen. Im Geschäftsjahr 2025 erzielten wir weltweit mit 5.450 Mitarbeitenden und Vertretungen in über 75 Ländern einen Umsatz von 1,24 Milliarden Euro. Wir bieten Ihnen die Möglichkeit, an der Entwicklung von Automatisierungssystemen mitzuwirken, die höchsten technischen Standards entsprechen und weltweit zuverlässige Funktionalität für unsere Kunden gewährleisten. Werden Sie Teil unseres Teams und gestalten Sie mit uns die Zukunft der Automatisierung!

Tätigkeitsbereich:

• Konzeption geeigneter Machine-Learning-Lösungsansätze für konkrete Kundenprojekte
• Vermittlung von Best Practices für den Einsatz von Machine Learning in der Automation an interne und externe Zielgruppen, einschließlich der Vorbereitung und Durchführung von Workshops
• Umsetzung von Proof-of-Concepts zur Bewertung der Machbarkeit und Funktionalität von Machine-Learning-Lösungen im industriellen Kontext
• Technische Betreuung interner und externer Projekte zur Umsetzung von Machine-Learning-Lösungen in SPS-Applikationen
• Entwicklung von Referenzanwendungen zur Validierung neuer Produktfunktionen und Anwendungsfälle
• Entwicklung von Demonstratoren zur Veranschaulichung von Machine-Learning-Applikationen
• Systematisches Testen neuer Funktionen von TwinCAT-Machine-Learning-Produkten
• Enge Zusammenarbeit mit dem Software-Produktmanagement und der Softwareentwicklung zur Verbesserung von TwinCAT-Standardprodukten
• Interdisziplinärer Austausch und Zusammenarbeit mit Kolleginnen und Kollegen aus den Bereichen Bildverarbeitung und Messtechnik
• Kunden- und Applikationssupport für Produkte aus dem Bereich Machine Learning

Anforderungen:

• Erfolgreich abgeschlossenes Studium im Bereich Automatisierungstechnik, Data Science, Mechatronik, Informatik, Elektrotechnik, Maschinenbau oder eine vergleichbare Qualifikation
• Mehrjährige, relevante Berufserfahrung im Bereich der Anwendung von Deep Learning zur Lösung von Problemstellungen, z. B. in den Bereichen Bildverarbeitung, Anomalieerkennung, Prozessüberwachung, Prozessoptimierung oder Signalprognose
• Sehr gute Programmierkenntnisse in Python
• Gute Programmierkenntnisse im Bereich SPS (Strukturierter Text)
• Erfahrungen mit unserer Automatisierungssoftware TwinCAT sind wünschenswert
• Selbstständige, strukturierte und zuverlässige Arbeitsweise, zugleich "out-of-the-box"-Denkvermögen zur Lösungsfindung
• Freude an engagierter und teamorientierter Zusammenarbeit
• Kommunikationsstärke zur klaren Darstellung komplexer technischer Sachverhalte
• Bereitschaft zu gelegentlichen Dienstreisen, auch im internationalen Umfeld
• Sehr gute Deutschkenntnisse (mindestens C1-Niveau) und gute Englischkenntnisse (mindestens B2-Niveau) in Wort und Schrift

Wir bieten:

• Spannende Aufgaben in einem internationalen Hightechunternehmen mit viel Freiraum für innovative Ideen und fachliche Entwicklung
• Eine offene und familiär geprägte Unternehmenskultur mit flachen Hierarchien und eine Kultur des persönlichen "Du"
• Einen zukunftssicheren Arbeitsplatz bei einem wirtschaftlich solide aufgestellten und inhabergeführten Familienunternehmen
• Eine attraktive Vergütung, 30 Tage Urlaub, Zuschüsse zur betrieblichen Altersvorsorge über die gesetzlichen Vorgaben hinaus, vermögenswirksame Leistungen sowie Urlaubs- und Weihnachtsgeld
• Flexible und moderne Arbeitszeitmodelle, inklusive Gleitzeit sowie die Möglichkeit, Mehrarbeit durch Freizeit auszugleichen oder mit einem fairen Zuschlag auszahlen zu lassen
• Abhängig vom Aufgabengebiet die Option, nach einer erfolgreichen Einarbeitungsphase und Probezeit an einzelnen Tagen mobil zu arbeiten

Kontakt: Wenn wir Ihr Interesse wecken konnten, senden Sie bitte Ihre Bewerbungsunterlagen an: Beckhoff Automation GmbH & Co. KG, Personalabteilung, Frau Theresa Isenberg, Hülshorstweg.