Eine Ausbildung in einer Sparkasse, einer Bank oder einem vergleichbaren Unternehmen.Alternativ: Abschluss eines Studiums mit einem Schwerpunkt in der Finanzwirtschaft.Optimalerweise hast du bereits erste praktische Erfahrungen in der Finanzbranche.Lust die digitalen Veränderungsprozesse bei unseren Kunden mitzugestalten.Reisebereitschaft innerhalb Deutschlands.Kontaktfreude und Spaß an Teamarbeit.
Betreuung, Wartung und Pflege der entsprechenden Geräte sowie Anwendung chemometrischer Methoden zur Datenauswertung und Datenbankpflege Anwendung von Deep-Learning-Ansätzen, um große spektroskopische und bildbasierte Datensätze automatisch zu verarbeiten Design und Analyse von Algorithmen zur exakten oder approximativen Sorten-identifizierung und Bildung von Qualitätsclustern zur Beschreibung der Weizensorten Implementierung, empirische Validierung und Vergleich dieser Algorithmen anhand von Daten und Ernteproben enge Zusammenarbeit mit internen und externen Projektpartnern Projektmanagement Vorstellung von Ergebnissen auf Projekttreffen und Konferenzen sowie Publikation in wissenschaftlichen Fachzeitschriften Unterstützung der Projektleitung bei der Berichterstattung Ihr Profil Das bringen Sie mit: erfolgreich abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium (Master, Diplom oder Äquivalent) bevorzugt in Informatik, Physik, Agro-Bioinformatik oder anderen, eng verwandten Studienfächern. Eine Bewerbung vor Abschluss des Studiums ist möglich, der Abschluss muss jedoch spätestens bei Vertragsabschluss nachgewiesen werden. gute Programmierkenntnisse in Python oder einer anderen relevanten Script-Sprache erste Erfahrungen im Umgang mit spektroskopischen Geräten und/oder optoelektronischen Systemen erste Erfahrungen im Bereich maschinelles Lernen / Deep Learning gutes analytisches Denkvermögen selbstständige, strukturierte und systematische Arbeitsweise ausgeprägte Team- und Kommunikationsfähigkeit sehr gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift Grundkenntnisse der deutschen Sprache bzw. die Bereitschaft Deutsch zu lernen Wünschenswert sind: praktische Erfahrung in der Entwicklung und Anwendung von ML-Algorithmen, Erfahrungen mit Linear Algebra / Neural Network Frameworks (z.B.