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KI-Spezialist für Predictive Maintenance in der Automobilindustrie
Jobbeschreibung
full-time
Wels Land District, Oberösterreich, Österreich
WhatJobs
08.08.2025
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Unser Klient, ein Pionier im Bereich künstliche Intelligenz und
Automobiltechnologie, sucht einen erfahrenen KI-Spezialisten für
Predictive Maintenance zur Verstärkung seines Innovationsteams in
Wels, Oberösterreich . Sie sind maßgeblich an der Entwicklung
und Implementierung von KI-gestützten Systemen zur vorausschauenden
Wartung von Fahrzeugkomponenten und Produktionsanlagen beteiligt. Ihr
Ziel ist es, Ausfallzeiten zu minimieren und die Effizienz zu
maximieren.
Zu Ihren Hauptaufgaben gehört die Analyse großer Datensätze aus Fahrzeugsensoren und Produktionslinien, um Muster und Anomalien zu erkennen, die auf potenzielle Ausfälle hindeuten. Sie entwickeln und trainieren Machine-Learning-Modelle für die Vorhersage von Wartungsbedarf und die Optimierung von Wartungsintervallen. Die Integration dieser Modelle in bestehende Softwarearchitekturen sowie die Validierung und kontinuierliche Verbesserung der Algorithmen sind ebenfalls Teil Ihres Verantwortungsbereichs. Sie arbeiten eng mit Data Scientists, Softwareentwicklern und Fachexperten zusammen, um innovative Lösungen zu schaffen. Die Erstellung technischer Dokumentationen und die Präsentation von Ergebnissen runden Ihr Profil ab.
Wir erwarten ein abgeschlossenes Hochschulstudium in Informatik, Data Science, Ingenieurwesen oder einer verwandten quantitativen Disziplin, idealerweise mit Spezialisierung auf KI oder Machine Learning. Mindestens 3 Jahre Berufserfahrung in der Anwendung von KI-Methoden, insbesondere im Bereich Predictive Maintenance oder anomaly detection, sind erforderlich. Sie verfügen über fundierte Kenntnisse in Programmiersprachen wie Python und Bibliotheken wie TensorFlow, PyTorch oder scikit-learn. Erfahrung mit Big-Data-Technologien und Cloud-Plattformen (AWS, Azure, GCP) ist von Vorteil. Ausgeprägte analytische Fähigkeiten, ein tiefes Verständnis von statistischen Verfahren und die Fähigkeit, komplexe Datenmodelle zu entwickeln und zu interpretieren, sind unerlässlich. Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse sind vorausgesetzt. Wenn Sie die Zukunft der Automobilwartung mitgestalten möchten, freuen wir uns auf Ihre Bewerbung für unseren Standort in Wels, Oberösterreich .
Zu Ihren Hauptaufgaben gehört die Analyse großer Datensätze aus Fahrzeugsensoren und Produktionslinien, um Muster und Anomalien zu erkennen, die auf potenzielle Ausfälle hindeuten. Sie entwickeln und trainieren Machine-Learning-Modelle für die Vorhersage von Wartungsbedarf und die Optimierung von Wartungsintervallen. Die Integration dieser Modelle in bestehende Softwarearchitekturen sowie die Validierung und kontinuierliche Verbesserung der Algorithmen sind ebenfalls Teil Ihres Verantwortungsbereichs. Sie arbeiten eng mit Data Scientists, Softwareentwicklern und Fachexperten zusammen, um innovative Lösungen zu schaffen. Die Erstellung technischer Dokumentationen und die Präsentation von Ergebnissen runden Ihr Profil ab.
Wir erwarten ein abgeschlossenes Hochschulstudium in Informatik, Data Science, Ingenieurwesen oder einer verwandten quantitativen Disziplin, idealerweise mit Spezialisierung auf KI oder Machine Learning. Mindestens 3 Jahre Berufserfahrung in der Anwendung von KI-Methoden, insbesondere im Bereich Predictive Maintenance oder anomaly detection, sind erforderlich. Sie verfügen über fundierte Kenntnisse in Programmiersprachen wie Python und Bibliotheken wie TensorFlow, PyTorch oder scikit-learn. Erfahrung mit Big-Data-Technologien und Cloud-Plattformen (AWS, Azure, GCP) ist von Vorteil. Ausgeprägte analytische Fähigkeiten, ein tiefes Verständnis von statistischen Verfahren und die Fähigkeit, komplexe Datenmodelle zu entwickeln und zu interpretieren, sind unerlässlich. Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse sind vorausgesetzt. Wenn Sie die Zukunft der Automobilwartung mitgestalten möchten, freuen wir uns auf Ihre Bewerbung für unseren Standort in Wels, Oberösterreich .
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KI-Spezialist Für Predictive Maintenance In Der Automobilindustrie
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