Industrial Data Scientist: ML for Yield & Energy (Pharma)

Industrial Data Scientist: ML for Yield & Energy (Pharma)

St. Gallen Vollzeit 55000 - 77000 € / Jahr (geschätzt) Kein Homeoffice möglich
Schott AG

Auf einen Blick

  • Aufgaben: Analysiere Maschinen- und Prozessdaten zur Verbesserung von Yield und Qualität.
  • Unternehmen: SCHOTT AG, ein führendes Unternehmen in der Pharmaindustrie.
  • Vorteile: Attraktive Vergütung, Weiterbildungsmöglichkeiten und ein innovatives Arbeitsumfeld.
  • Weitere Informationen: Dynamisches Team mit großartigen Entwicklungschancen.
  • Warum dieser Job: Nutze ML-Modelle, um echte Veränderungen in der Produktion zu bewirken.
  • Qualifikationen: Promotion oder Masterabschluss mit 3–5 Jahren Erfahrung im Data Science.

Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 55000 - 77000 € pro Jahr.

SCHOTT AG sucht eine/n Data Scientist zur Analyse von Maschinen- und Prozessdaten, zur Verbesserung von Yield, Stabilität und Qualität sowie zur Entwicklung datengetriebener Lösungen.

Sie arbeiten an Prozess- und Qualitätsabweichungen, nutzen Statistik und ML-Modelle und präsentieren Ergebnisse dem Management.

Wir bevorzugen eine Promotion oder einen Masterabschluss mit ca. 3–5 Jahren relevanter Berufserfahrung im Data-Science-Umfeld.

Industrial Data Scientist: ML for Yield & Energy (Pharma) Arbeitgeber: Schott AG

SCHOTT Quartz Glass ist ein hervorragender Arbeitgeber, der großen Wert auf die individuelle Förderung seiner Auszubildenden legt. Mit einer Übernahmegarantie und gezielten Schulungen bieten wir nicht nur eine langfristige Perspektive, sondern auch ein inspirierendes Arbeitsumfeld in einem motivierten Team. Unsere regelmäßigen Team-Events fördern den Zusammenhalt und schaffen Raum für Kreativität und Spaß, was das Arbeiten in Ilmenau besonders attraktiv macht.

Schott AG

Kontaktdaten:

Schott AG Recruiting-Team

Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Industrial Data Scientist: ML for Yield & Energy (Pharma) mit Bravour zu bestehen

Datenanalyse
Maschinen- und Prozessdatenanalyse
Statistik
Maschinelles Lernen (ML)
Entwicklung datengetriebener Lösungen
Präsentationsfähigkeiten
Qualitätsmanagement