Científico de datos
Rheinmetall AG Número de referencia: 15939-BB-628100-7878-7077-S- Jornada laboral: Tiempo completo
- Lugar de trabajo: Düsseldorf (Renania del Norte-Westfalia)
- Tamaño de la empresa: Entre 51 y 500
- Tipo de contrato de trabajo: Indeterminado
- En línea desde: 13 may 2024
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WOFÜR WIR SIE SUCHEN
- Konzeption und Implementierung von mathematischen Modellen und Lösungsverfahren zur Optimierung von Verkehrsrouten auf Basis von multimodalen Daten
- Erarbeitung von Verfahren zur Lösung deterministischer Scheduling-Probleme (Intervall und Timetabling)
- Entwicklung von Daten- und Speicherstrukturen unter Berücksichtigung der Anforderungen an die Daten (Persistenz, Latenz, Datenschutz etc.)
- Erfolgreich abgeschlossenes Studium im IT Bereich oder vergleichbare Qualifikation
- Mehrjährige Erfahrung im Bereich der Datenanalyse, Modellbildung, Statistik und Algorithmenbildung
- Kenntnisse in einem oder in mehreren Bereichen aus dem Deep Reinforcement Learning, Stochastic Geometry, Combinatorial Optimization oder Graphanalysis
- Sehr gute Programmierkenntnisse in Python oder einer anderen objektorientierten Sprache
- Kenntnisse im Umgang mit Tools zur Kollaboration im Entwicklungsteam (Git, Gitlab)
- Hohe Einsatzbereitschaft, Flexibilität sowie Reisebereitschaft
- Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift
An unserem Standort in Düsseldorf bieten wir Ihnen:
- Mitarbeitererfolgsbeteiligung
- Flexible Arbeitszeitmodelle sowie VIVA-Familien-Service
- Fitness- und Gesundheitsangebote
- Subventioniertes Betriebsrestaurant
- Mitarbeiteraktienkaufprogramm
- Corporate Benefits Plattform
- Individuelle und vielfältige externe sowie interne Weiterentwicklungsmöglichkeiten, u. a. in der Rheinmetall Academy
- Professioneller Einarbeitungsprozess begleitet durch ein digitales Onboarding-Tool
Nuestros anuncios de empleo se dirigen siempre a todas las personas profesionalmente capacitadas, independientemente de su edad, sexo, origen, orientación sexual, discapacidad, religión, ideología, etc. La selección de los candidatos está orientada exclusivamente a la cualificación.Se reservan los errores de información y ortografía.
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