Risikomanagement und Qualitätssicherung: Erstelle Businesspläne und entwickle Szenarien für eine profitable Skalierung Deiner Ideen Beratung auf Management-Ebene: Zur schnellen Validierung von Konzepten und Sammlung von Feedback erstellst du gemeinsam mit Produktenwicklern (w/m/d), UX-/UI Designern (w/m/d) und Software-Entwicklern (w/m/d) Prototypen bzw. Minimal Viable Products (MVPs). Netzwerkpflege: Knüpfe Partnerschaften zur Skalierung und Umsetzung unserer Geschäftsideen.
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.
Kreative Einzelkonzepte: Du machst die Gewobag sichtbar und verantwortest als Marketing-AllrounderIn werbliche Einzelkonzepte. Hierbei gestaltest du überzeugende Visuals im Team mit Designern und richtest sie crossmedial auf Zielgruppen aus. Damit leistet du einen Beitrag zu kontinuierlichen Steigerung unserer Kundenorientierung und Bekanntheit.
Principal Accountabilities: Collaboration in projects of the European Data Science & Advanced Analytics Team.Concept, design, development and execution of complex innovative AI/Machine Learning solutions as well as execution and implementation of concept studies using advanced statistical methods.Development of deep learning models for structured medical concept extraction from unstructured data.Productionalization of machine learning algorithms in Big Data platforms.Application of modern data mining and machine learning techniques in connection with Healthcare Big Data to identify complex relationships and link heterogeneous data sources.Advanced usage of Large Language Models for summarization, chatbot, entity extraction etc.Develop foundational Deep Learning Models for assets and patients.Builds and trains new production grade algorithms that can learn from complex, high dimensional data to uncover patterns from which machine learning models and applications can be developed.