Teilentladungsdatenwissenschaftler

Wir suchen einen erfahrenen Datenwissenschaftler, der erweiterte Analysen für unsere Plattform zur Teilentladungsüberwachung und vorausschauenden Wartung entwickelt.

Optics11 ist ein Deep-Tech-Unternehmen, das fortschrittliche faseroptische Sensortechnologien für anspruchsvolle Umgebungen und Anwendungen in der Energie- und Unterwassersicherheit entwickelt. Unsere Systeme ermöglichen eine leistungsstarke Erfassung und Überwachung durch fortschrittliche Photonik, Signalverarbeitung und datengesteuerte Intelligenz.

Wir erweitern unser Forschungs- und Entwicklungsteam für Teilentladungen mit einem Datenwissenschaftler, der motiviert ist, komplexe geschäftliche und technische Herausforderungen in skalierbare, datengesteuerte Lösungen umzusetzen, die durch die Verarbeitung von Sensorsignalen Lösungen zur Überwachung akustischer Emissionen der nächsten Generation ermöglichen, um Teilentladungen in der Energieinfrastruktur frühzeitig zu erkennen, zu lokalisieren und zu quantifizieren.

Sie arbeiten eng mit funktionsübergreifenden Teams (Embedded, Software und Hardware) zusammen, um fortschrittliche Algorithmen zu entwerfen, zu entwickeln und bereitzustellen, die Ausfälle der Energieinfrastruktur vorhersagen.

Vorkenntnisse in Teilentladung, akustischer Emission oder elektrischer Signalverarbeitung sind von Vorteil, aber kein entscheidender Faktor. Wir legen Wert auf ausgeprägtes analytisches Denken, Neugier und die Bereitschaft, neue Bereiche kennenzulernen.

Hauptaufgaben:

• Entwerfen, entwickeln, validieren und warten Sie Algorithmen für die Sensordatenanalyse, Teilentladungsüberwachung und prädiktive Analysen.

• Übersetzen Sie komplexe geschäftliche und technische Anforderungen in robuste, produktionsreife Algorithmen.

• Analysieren Sie umfangreiche Sensor-, Zeitreihen- und Betriebsdatensätze, um aussagekräftige Muster zu identifizieren und die Leistung der Überwachungsplattform zu verbessern

• Entwickeln Sie Pipelines für Signalverarbeitung, Feature-Engineering, statistische Modellierung und maschinelles Lernen.

• Arbeiten Sie mit Software- und Plattformingenieuren zusammen, um Algorithmen in die Cloud-Überwachungsplattform und Edge-Umgebungen zu integrieren.

• Überwachen Sie die Leistung der bereitgestellten Algorithmen und tragen Sie zur Modellwartung, Umschulung und kontinuierlichen Verbesserung bei.

Warum sollten Sie bei uns mitmachen?

• Werden Sie Teil eines der vielversprechendsten Deep-Tech-Scale-Ups Europas.

• Gestalten Sie die Zukunft einer schnell wachsenden multidisziplinären Forschungs- und Entwicklungsorganisation.

• Wettbewerbsfähiges Gehalts- und Leistungspaket.

• Genießen Sie regelmäßige Teamaktivitäten und Firmenevents.

• Dreimal pro Woche werden frische Team-Mittagessen bereitgestellt.

Anforderungen:

• Umfangreiche Berufserfahrung mit Python und häufig verwendeten wissenschaftlichen und datenwissenschaftlichen Bibliotheken (z. B. Pandas, NumPy, SciPy, Scikit-Learn).

• Starke Grundlagen in statistischer Analyse, Algorithmenentwicklung, maschinellem Lernen und Datenmodellierung.

• Praktische Erfahrung in der Analyse von Sensorsignalen und Zeitreihendaten.

• Solides Verständnis von Signalverarbeitungstechniken wie Filterung, Rauschunterdrückung, Spektralanalyse, Fourier- oder Wavelet-Transformationen und Dimensionsreduktion.

• Erfahrung in der Entwicklung, Validierung und Bereitstellung von Modellen für maschinelles Lernen in Produktions- oder Cloud-Umgebungen.

• Fähigkeit, Muster in Daten mit physischen Prozessen und realem Systemverhalten zu verknüpfen.

• Erfahrung mit mindestens einem Deep-Learning-Framework wie PyTorch, TensorFlow oder JAX.

• Fähigkeit, klaren, modularen, getesteten und wartbaren Python-Code zu schreiben.

• Erfahrung in der Mitarbeit an End-to-End-Data-Science- oder ML-Projekten, von der Problemstellung und dem Experimentieren bis hin zur Bereitstellung und Überwachung.

Qualifikationen:

• Sie verfügen über mindestens 3 Jahre Berufserfahrung im Bereich Data Science mit Schwerpunkt Sensordatenanalyse.

• Vertrautheit mit Echtzeitsystemen, Edge Computing oder Predictive-Maintenance-Lösungen ist von Vorteil.

• M.Sc. oder Ph.D. Abschluss in einer relevanten naturwissenschaftlichen oder technischen Disziplin.

• Starke analytische Fähigkeiten und Problemlösungsfähigkeiten.

• Solides Verständnis der Mathematik und Physik mit der Fähigkeit, die Theorie auf reale technische Probleme anzuwenden.

• Eine pragmatische, praxisorientierte Denkweise und die Bereitschaft, mit unvollständigen realen Daten zu arbeiten.

• Sie verfügen über ausgeprägte mündliche und schriftliche Kommunikationsfähigkeiten in Englisch (Niederländisch ist von Vorteil).

• Fähigkeit, unabhängig zu arbeiten, Verantwortung zu übernehmen und disziplinübergreifend effektiv zusammenzuarbeiten.

Schön zu haben:

• Erfahrung mit Teilentladungs-, akustischen, Vibrations-, elektrischen oder anderen Zustandsüberwachungsdaten.

• Erfahrung mit vorausschauender Wartung, Anomalieerkennung, Fehlerdiagnose oder Restnutzungsdauerschätzung.

• Kenntnisse über Zeitreihen und allgemeine Datenbanken wie QuestDB, MongoDB oder PostgreSQL.

• Erfahrung mit Experimentverfolgung, Datensatz- oder Modellversionierung und reproduzierbaren ML-Workflows.

• Erfahrung mit GPU-Computing, CUDA, Modelloptimierung oder Echtzeit-Edge-Bereitstellung.

• Vertrautheit mit MLOps-Praktiken, automatisierten Tests, CI/CD und Produktionsmodellüberwachung.

Sicherheit und Compliance:
Sie arbeiten mit Kunden aus dem Verteidigungs- und Sicherheitssektor zusammen. Der Erwerb einer Unbedenklichkeitsbescheinigung des AIVD (niederländischer allgemeiner Nachrichten- und Sicherheitsdienst) ist obligatorisch. Das bedeutet, dass Sie sich einer Sicherheitsüberprüfung unterziehen müssen. Weitere Informationen finden Sie in den Details zur Sicherheitskontrolle.
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Quelle: Arbeitnow (https://www.arbeitnow.nl/jobs/companies/optics11/partial-discharge-data-scientist-amsterdam-32702)