Hamburg, Niedersachsen, MV) DEIN PROFIL: Studium der Elektrotechnik (idealerweise mit Schwerpunkt Energietechnik) oder vergleichbare Qualifikation mit technischem Tiefgang Mehrjährige Erfahrung in einem industriellen Umfeld – Windenergie, Energieversorgung oder verwandte Bereiche sind von Vorteil Vertraut mit internationalen Normen und Richtlinien zur elektrischen Netzintegration Praxis in der Anwendung und Auswertung von Messsystemen, idealerweise mit Tools wie Famos Kenntnisse im Umgang mit Mittelspannungsschaltanlagen und Bereitschaft zu entsprechenden Schalthandlungen Sehr gute Sprachkenntnisse in Deutsch und Englisch, Teamgeist und Hands-On Mentalität – Technik darf für dich ruhig auch praktisch sein Höhentauglichkeit und Führerschein Klasse B bringst du mit YOUR BENEFITS Nordex offers a range of attractive benefits – here’s a selection of what you can look forward to.
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WAS SIE BEITRAGEN KÖNNEN Sie verfügen nicht nur über eine erfolgreich abgeschlossene Berufsausbildung, sondern haben Ihre Kompetenzen in Ihrer Weiterbildung zum Techniker (w/m/d) oder Meister (w/m/d) vertieft? Im Rahmen der Sicherstellung der Materialverfügbarkeit zur Auftragsabwicklung überzeugen Sie uns von Ihrem Organisationsgeschick?
Aufgabenbereiche Mitarbeit in Projekten des europäischen Data Science & Advanced Analytics Teams.Konzeption, Design, Entwicklung und Umsetzung komplexer innovativer KI-/Machine‑Learning‑Lösungen sowie Durchführung und Implementierung von Konzeptstudien unter Einsatz fortgeschrittener statistischer Methoden.Entwicklung von Deep‑Learning‑Modellen zur Extraktion strukturierter medizinischer Konzepte aus unstrukturierten Daten.Produktionsreife Implementierung von Machine‑Learning‑Algorithmen auf Big‑Data‑Plattformen.Anwendung moderner Data‑Mining‑ und Machine‑Learning‑Techniken im Zusammenhang mit Healthcare‑Big‑Data zur Identifikation komplexer Zusammenhänge und zur Verknüpfung heterogener Datenquellen.Fortgeschrittener Einsatz von Large Language Models für Zusammenfassungen, Chatbots, Entitätsextraktion usw.Entwicklung grundlegender Deep‑Learning‑Modelle für Assets und Patienten.Aufbau und Training neuer produktionsreifer Algorithmen, die aus komplexen, hochdimensionalen Daten lernen und Muster erkennen, aus denen ML‑Modelle und Anwendungen entwickelt werden können.