Vision System Data Science Engineer (all genders)

Der Einfluss, den Sie haben werden: Schließen Sie sich Lam als Data Scientist an, wo Sie Methoden entwerfen, entwickeln und programmieren, um unstrukturierte und vielfältige große Daten in umsetzbare Erkenntnisse zu analysieren. Sie entwickeln Algorithmen und automatisierte Prozesse zur Auswertung großer Datensätze aus unterschiedlichen Quellen. Ihre Expertise in der Generierung, Interpretation und Kommunikation von umsetzbaren Erkenntnissen ermöglicht es Lam, informierte und datengestützte Entscheidungen zu treffen.

Was Sie tun werden:

• Entwerfen, entwickeln und implementieren von Computer Vision-Algorithmen zur Erkennung, Klassifizierung, Segmentierung, Anomalieerkennung und prädiktiver Analytik.
• Erstellen skalierbarer Machine Learning- und Deep Learning-Modelle unter Verwendung von Bild-, Video- und multimodalen Sensordaten.
• Leiten des gesamten Lebenszyklus der Datenwissenschaft, einschließlich Datensammlung, Kennzeichnung, Merkmalsengineering, Modelltraining, Validierung, Bereitstellung und Überwachung.
• Entwickeln robuster Bildverarbeitungs-Pipelines unter Verwendung moderner Computer Vision-Frameworks und Cloud-Technologien.
• Zusammenarbeiten mit Prozessingenieuren, Softwareentwicklern, Hardwareingenieuren und Produktteams zur Bereitstellung integrierter Vision-Lösungen.
• Durchführen von Ursachenanalysen und Nutzung fortschrittlicher Analytik zur Verbesserung von Erträgen, Prozessstabilität und Geräteleistung.
• Innovation vorantreiben, indem aufkommende Technologien in den Bereichen KI, Machine Learning und Computer Vision bewertet werden.
• Junior Engineers betreuen und technische Anleitung zu Best Practices in der Datenwissenschaft und im Machine Learning geben.
• Analytische Erkenntnisse in standardisierte aktuelle bewährte Methoden (cBKM) übersetzen, um skalierbare und nachhaltige Geschäftsauswirkungen zu ermöglichen.
• Entwickeln und Pflegen von produktionsreifen Python-Anwendungen, Bibliotheken und Datenwissenschaftslösungen gemäß den etablierten Best Practices der Softwareentwicklung.
• Verarbeiten, Strukturieren und Analysieren von großangelegten Datensätzen, während Datenpipelines, Datenbanken und Datenarchitekturen optimiert werden, um fortschrittliche Analytik zu unterstützen.
• Kommunizieren komplexer analytischer Ergebnisse und Empfehlungen an technische und nicht-technische Stakeholder, um datengestützte Entscheidungsfindung zu ermöglichen.
• Zur kontinuierlichen Weiterentwicklung der Datenwissenschaft, künstlichen Intelligenz und Industrie 4.0-Initiativen innerhalb der Organisation beitragen.

Wer wir suchen:

• Abschluss (Bachelor oder Master) in Datenwissenschaft, Informatik, Wirtschaftsingenieurwesen, angewandter Mathematik oder einem verwandten Bereich.
• Typischerweise mindestens 5 Jahre relevante Erfahrung mit einem Bachelor-Abschluss; oder 3 Jahre mit einem Master-Abschluss; oder gleichwertige Berufserfahrung.
• Nachgewiesene Erfahrung in der Entwicklung, Bereitstellung und Verwaltung prädiktiver Wartungs- oder Machine Learning-Modelle in Produktionsumgebungen.
• Nachgewiesene Fähigkeit, komplexe, nicht routinemäßige Ingenieur- und Datenanalysen durchzuführen, die Produkt- und Geschäftsentscheidungen beeinflussen.
• Starke Expertise in Docker und containerisierter Anwendungsbereitstellung.
• Projektmanagementfähigkeiten, einschließlich der Fähigkeit, strategische Ziele in strukturierte Arbeitspakete und umsetzbare Pläne zu übersetzen.
• Erfahrung mit großangelegter Datenverarbeitung, Datenmodellierung, Data Warehousing und Konzepten der Datenverarbeitung.
• Starke Präsentations- und Datenvisualisierungsfähigkeiten.
• Ausgezeichnete mündliche und schriftliche Kommunikationsfähigkeiten in Englisch.

Bevorzugte Qualifikationen:

• Kenntnisse über optische Systeme, Kameras, Sensoren und Bildgebungshardware.
• Expertenkenntnisse in Python, statistischer Modellierung, Machine Learning und Datenvisualisierung.
• Praktische Kenntnisse in PowerShell, R, SQL und Datenbanktechnologien.
• Erfahrung in der Entwicklung und Implementierung von Lösungen für künstliche Intelligenz und Anwendungen der fortgeschrittenen Analytik.
• Vertrautheit mit cloudbasierten Analyseplattformen, MLOps-Praktiken und dem Management des Softwareentwicklungszyklus.
• Erfahrung in der Leitung von Projekten in der Datenwissenschaft in Halbleiterumgebungen.

Wir bieten:

Diese Position unterliegt dem österreichischen Kollektivvertrag für Angestellte in der Metalltechnischen Industrie in der Berufsgruppe F. Das monatliche Gehalt wird 14 Mal pro Jahr ausgezahlt.

Unser Engagement: Wir glauben, dass es wichtig ist, dass sich jede Person geschätzt, einbezogen und befähigt fühlt, ihr volles Potenzial zu erreichen. Durch die Zusammenführung einzigartiger Individuen und Perspektiven erzielen wir außergewöhnliche Ergebnisse. Lam Research („Lam“ oder das „Unternehmen“) ist ein Arbeitgeber, der Chancengleichheit bietet. Lam verpflichtet sich zur Unterstützung der Chancengleichheit in der Beschäftigung und zur Nichtdiskriminierung in den Beschäftigungsrichtlinien, -praktiken und -verfahren aufgrund von Rasse, religiösem Glauben, Hautfarbe, nationaler Herkunft, Abstammung, körperlicher Behinderung, geistiger Behinderung, medizinischem Zustand, genetischen Informationen, Familienstand, Geschlecht (einschließlich Schwangerschaft, Geburt und damit zusammenhängenden medizinischen Bedingungen), Geschlecht, Geschlechtsidentität, Geschlechtsausdruck, Alter, sexueller Orientierung oder militärischem und Veteranenstatus oder einer anderen Kategorie, die durch geltende Bundes-, Landes- oder lokale Gesetze geschützt ist. Es ist die Absicht des Unternehmens, alle geltenden Gesetze und Vorschriften einzuhalten. Die Unternehmenspolitik verbietet rechtswidrige Diskriminierung gegenüber Bewerbern oder Mitarbeitern.

Lam bietet eine Vielzahl von Arbeitsortmodellen, die auf die Bedürfnisse jeder Rolle abgestimmt sind. Unsere hybriden Rollen kombinieren die Vorteile der Zusammenarbeit vor Ort mit Kollegen und die Flexibilität, remote zu arbeiten, und fallen in zwei Kategorien – On-site Flex und Virtual Flex. Bei 'On-site Flex' arbeiten Sie mehr als 3 Tage pro Woche vor Ort bei Lam oder einem Kunden-/Lieferantenstandort, mit der Möglichkeit, den Rest der Woche remote zu arbeiten. Bei 'Virtual Flex' arbeiten Sie 1-2 Tage pro Woche vor Ort bei Lam oder einem Kunden-/Lieferantenstandort und remote den Rest der Zeit.