Deine Aufgabe: Literaturrecherche zu Lastprognosen, Überlastungsmanagement und DL Transformers Interaktion mit dem Data Fusion Hub über REST-APIs für den Zugriff auf Netzmessungen Entwicklung eines Kommunikationsframeworks zwischen flexiblen Lastgeräten (intelligente elektrische Wärmespeichergeräte) und Überlastungsmanagement-Agenten über OpenEMS Training und Optimierung Deep Learning Modelle für Prognosen und Entscheidungsfindung Code-Versionierung und Problemmanagement (Git) Unterstützung bei der Implementierung eines Laborprototyps für das Engpassmanagement Validierung der Wirksamkeit verschiedener Managementstrategien Mitverfassen von Forschungsarbeiten und Unterstützung bei der Verbreitung der Ergebnisse Dein Profil: Student im Masterstudiengang Informatik, Elektrotechnik oder ähnlichem Fachgebiet Erfahrung in der Softwareentwicklung (Python/Java) (Wünschenswert) Erfahrung mit Linux Kenntnisse in neuronalen Netzen, maschinellem Lernen (Python/Pytorch) Selbstmotivierte und strukturierte Arbeitsweise Gute Kommunikationsfähigkeiten in Englisch (Wünschenswert) Kommunikationsfähigkeiten in Deutsch Verfügbarkeit für die Arbeit vor Ort Unser Angebot: Internationales und dynamisches Arbeitsumfeld Flexible Arbeitszeiten und Arbeit an einem verkehrsgünstigen Standort Möglichkeit, zu anspruchsvollen und spannenden Themen im Bereich maschinelles Lernen und Energienetzsteuerung zu forschen Möglichkeit zur Erstellung, Veröffentlichung und Verbreitung von Forschungsartikeln beizutragen Haben wir Dein Interesse geweckt?
UNSER MANDANT Unser Kunde ist ein international ausgerichtetes Industrieunternehmen mit langjähriger Erfahrung in der Entwicklung und Bereitstellung technischer Lösungen für anspruchsvolle Projekte im Bauumfeld. Das Unternehmen unterstützt professionelle Anwender mit einem breiten Spektrum an Produkten, Serviceleistungen und digitalen Anwendungen, die eine effiziente Planung und Umsetzung anspruchsvoller Vorhaben ermöglichen.
PP, MM, SD, EWM, FI/CO) Fundierte Kenntnisse in SAP-Integrationskonzepten (z. B. Schnittstellen, APIs, Middleware) Erfahrung im Design von End-to-End-Geschäftsprozessen im ERP-Kontext Verständnis für SAP-Erweiterungsstrategien (Customizing, Add-ons, Erweiterungen im Rahmen von S/4) Fähigkeit, komplexe technische Sachverhalte strukturiert zu dokumentieren und verständlich zu kommunizieren Sehr gutes Verständnis für die Anforderungen produzierender Unternehmen und deren Wertschöpfungsketten Sicheres Auftreten gegenüber Fachbereichen, IT und externen Partnern IHRE ERFAHRUNGEN Du bringst fundierte Erfahrung im SAP-S/4HANA-Umfeld mit – als Solution Architect, Lead Consultant oder aus einer entwicklungsnahen Rolle mit signifikanter Architekturverantwortung.
. * Technische Fähigkeiten: Fundierte Kenntnisse in Python und Deep-Learning-Frameworks (PyTorch). Erfahrung mit Self-Supervised Learning (SSL), Transformern oder modernen Architekturen wie Masked Autoencoders (MAE) / JEPA ist ausdrücklich erwünscht. * Methodisches Wissen: Starkes Verständnis von Computer Vision, Representation Learning und hochdimensionaler Geometrie. * Soft Skills: Leidenschaft für die Lösung medizinischer Herausforderungen und die Fähigkeit zur Arbeit in multidisziplinären Teams (Ingenieure, Kliniker).
* Technische Fähigkeiten: Fundierte Kenntnisse in Python und Deep-Learning-Frameworks (PyTorch). Erfahrung mit Self-Supervised Learning (SSL), Transformern oder modernen Architekturen wie Masked Autoencoders (MAE) / JEPA ist ausdrücklich erwünscht
Das kannst du bei uns MACHEN: Suche proaktiv nach Anomalien, Indikatoren für Kompromittierungen (IoCs) und Advanced Persistent Threats (APTs) in komplexen IT-UmgebungenEntwickle und pflege Hunting-Playbooks und Detection-Use-CasesAnalysiere, klassifiziere und bearbeite Sicherheitsvorfälle gemäß etablierten Prozessen (ISO 27001, KRITIS-Vorgaben)Koordiniere Incident-Response-Maßnahmen mit internen und externen StakeholdernFühre Root-Cause-Analysen durch und leite Maßnahmen zur Risikominimierung abIdentifiziere, analysiere und klassifiziere Schwachstellen in Systemen und AnwendungenBereite Ergebnisse für die Risikoeigner, inklusive Bewertung der Eintrittswahrscheinlichkeit und Schadenshöhe, aufWirke an der direkten Mitigation von Schwachstellen, soweit technisch möglich, oder an der Initiierung von Maßnahmen zur Risikoreduktion mitErstelle Entscheidungsgrundlagen für Risikoeigner und ManagementNutze SIEM-, EDR- und Threat-Intelligence-Plattformen zur kontinuierlichen ÜberwachungErstelle Reports und KPIs für das Management und regulatorische AnforderungenWirke an der Optimierung von Detection-Mechanismen und Automatisierungen von Response-Prozessen mitArbeite mit den Bereichen IT Platform, IT Architecture & Data sowie externen Partnern zur Stärkung der Cyber-Resilienz zusammen Das könntest du bei uns EINBRINGEN: Abgeschlossenes Studium der Informatik, IT-Sicherheit oder vergleichbare QualifikationMehrjährige Erfahrung in den Bereichen Threat Hunting, Incident Response oder SOCFundierte Kenntnisse in:SIEM-Systemen (z. B. Wazuh, Splunk, QRadar, Azure Sentinel), EDR-Lösungen und Forensik-Tools sowie Netzwerkprotokollen, Malware-Analyse und TTPs nach MITRE ATT&CKErfahrung im KRITIS-Umfeld und regulatorischen Anforderungen (BSI IT-SiG, ISO 27001)Kenntnisse im Schwachstellenmanagement und in der RisikobewertungAnalytisches Denken, schnelle Entscheidungsfähigkeit und strukturierte ArbeitsweiseSehr gute Deutsch- und EnglischkenntnisseNach der Einarbeitung freuen wir uns darauf, dich mindestens 2-3 Tage im Quartal in unserem Leipziger Office sowie an unseren Standorten in Italien zu begrüßen Darauf kannst du dich bei uns FREUEN: Wettbewerbsfähiges Gehalt zzgl.
B. C/C++ unter Linux) Nachgewiesene Erfahrung als Product Owner oder in einer ähnlichen Rolle in einem agilen Umfeld Erfahrung in der Zusammenarbeit mit mehreren agilen Teams (z.
Unser ideales Profil Masterabschluss in Informatik, Mathematik/Statistik, Wirtschaftswissenschaften/Ökonometrie oder einem verwandten Fachgebiet.Mehrjährige Berufserfahrung in quantitativer Datenanalyse oder eine Promotion mit mindestens einem Jahr relevanter Berufserfahrung im Bereich Machine‑Learning‑Forschung.Sehr gute Kenntnisse und tiefes Verständnis von Machine‑Learning‑Methoden, sowohl klassisch als auch Deep Learning.Relevante Erfahrung mit Natural Language Processing (NLP) zur Extraktion strukturierter Konzepte aus unstrukturiertem Freitext, einschließlich Design, Training und Evaluierung von Information‑Extraction‑Pipelines.Sehr starke technische Fähigkeiten in Python, SQL und dem Hadoop‑Ökosystem.Erfahrung in der Anwendung von KI-/Machine‑Learning‑Methoden auf geschäftliche Fragestellungen.Sehr gute Kenntnisse fortgeschrittener statistischer und ökonometrischer Methoden in Theorie und Praxis.Erfahrung im Umgang mit Big Data.Fähigkeit, sauberen, wiederverwendbaren, produktionsreifen Code zu schreiben.Hervorragende Kommunikationsfähigkeiten (schriftlich und mündlich), einschließlich technischer Projektaspekte, Dokumentation, Ergebnisinterpretation und geschäftlicher Empfehlungen.Ausgeprägtes analytisches Denken und logische Problemlösungskompetenz, starke Qualitätsorientierung.Kenntnisse des Pharmamarktes und Erfahrung mit pharmazeutischen Daten (medizinische Daten, Krankenhausdaten, Apothekendaten, Abrechnungsdaten) sind von Vorteil, aber nicht zwingend erforderlich.Selbstständige Projektsteuerung.Fließende Deutsch- und Englischkenntnisse.