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mimi

Erfahrener Machine Learning Engineer (m/w/d) im Bereich Klassifikation von Funksignalen

PLATH AG

Ostermundigen · Hybrid Senior 2w ago

About the role

Position

Erfahrener Machine Learning Engineer (m/w/d) im Bereich Klassifikation von Funksignalen
Pforzheim

Wofür wir deine Unterstützung brauchen

  • Anwendung moderner Machine-Learning- und Deep-Learning-Verfahren zur Klassifikation von Funksignalen
  • Aufbau, Erweiterung und Pflege von Trainingsdatensätzen für Klassifikationsmodelle
  • Extraktion relevanter Merkmale aus Rohsignalen unter Einsatz gängiger Signalverarbeitungsmethoden sowie moderner Machine-Learning-Verfahren
  • Entwicklung von Prototypen und Übergabe validierter, robuster Modelle an die Produktentwicklung
  • Dokumentation und Präsentation der Ergebnisse – intern sowie bei Bedarf auch extern
  • Mitarbeit in einem agilen Team mit engem fachlichen Austausch mit den Kolleginnen und Kollegen

Was dich auszeichnet

  • Abgeschlossenes Studium (Master, Diplom oder Promotion) in Data Science, Nachrichtentechnik, Informatik, Elektrotechnik oder einer vergleichbaren Fachrichtung
  • Mehrjährige Erfahrung in der Anwendung von Machine-Learning-Verfahren, insbesondere im Bereich der Klassifikation von Zeitreihendaten und Signalen
  • Fundierte Kenntnisse in Python und relevanten ML-Frameworks (z. B. TensorFlow, PyTorch, scikit-learn)
  • Erfahrung im Bereich der digitalen Signalverarbeitung, insbesondere in der spektralen Analyse und Merkmalsextraktion, ist wünschenswert
  • Ausgeprägtes analytisches Denkvermögen, Eigeninitiative sowie eine strukturierte und lösungsorientierte Arbeitsweise
  • Offene Kommunikation und ein starker Fokus auf Problemlösung
  • Fließende Deutsch- (C1) und Englischkenntnisse (B2)

Worauf du dich freuen kannst

  • Flexible Arbeitszeiten
  • Home-Office
  • Getränke & Obst
  • Kostenlose Elektro‑Tankstelle
  • Karriereförderung
  • Beteiligung Unternehmenserfolg
  • Betriebliche Altersvorsorge
  • Gesundheitsförderung
  • Corporate Benefits
  • Zentrale Lage
  • Firmenevents
  • Jobrad

Wer wir sind

Seit über 20 Jahren entwickelt PROCITEC leistungsstarke Software zur Analyse und Verarbeitung von Funksignalen – weltweit im Einsatz und technologisch führend in der digitalen Signalverarbeitung. Unser Team vereint tiefgehendes Know-how in Softwareentwicklung, Funktechnik und digitaler Signalverarbeitung, arbeitet agil, interdisziplinär und mit modernen Technologien an innovativen Lösungen. Ob in der Entwicklung von Frontend- und Systemsoftware oder in der Demodulation und Decodierung von Funksignalen – bei uns arbeitest Du an technologisch führenden Lösungen und bringst Deine Ideen aktiv ein.

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Elke

Requirements

  • Abgeschlossenes Studium (Master, Diplom oder Promotion) in Data Science, Nachrichtentechnik, Informatik, Elektrotechnik oder einer vergleichbaren Fachrichtung
  • Mehrjährige Erfahrung in der Anwendung von Machine-Learning-Verfahren, insbesondere im Bereich der Klassifikation von Zeitreihendaten und Signalen
  • Fundierte Kenntnisse in Python und relevanten ML-Frameworks (z. B. TensorFlow, PyTorch, scikit-learn)
  • Erfahrung im Bereich der digitalen Signalverarbeitung, insbesondere in der spektralen Analyse und Merkmalsextraktion, ist wünschenswert
  • Ausgeprägtes analytisches Denkvermögen, Eigeninitiative sowie eine strukturierte und lösungsorientierte Arbeitsweise
  • Offene Kommunikation und ein starker Fokus auf Problemlösung
  • Fließende Deutsch- (C1) und Englischkenntnisse (B2)

Responsibilities

  • Anwendung moderner Machine-Learning- und Deep-Learning-Verfahren zur Klassifikation von Funksignalen
  • Aufbau, Erweiterung und Pflege von Trainingsdatensätzen für Klassifikationsmodelle
  • Extraktion relevanter Merkmale aus Rohsignalen unter Einsatz gängiger Signalverarbeitungsmethoden sowie moderner Machine-Learning-Verfahren
  • Entwicklung von Prototypen und Übergabe validierter, robuster Modelle an die Produktentwicklung
  • Dokumentation und Präsentation der Ergebnisse – intern sowie bei Bedarf auch extern
  • Mitarbeit in einem agilen Team mit engem fachlichen Austausch mit den Kolleginnen und Kollegen

Benefits

Flexible ArbeitszeitenHome-OfficeGetränke & ObstKostenlose Elektro-TankstelleKarriere-FörderungBeteiligung am UnternehmenserfolgBetriebliche AltersvorsorgeGesundheits-FörderungCorporate BenefitsZentrale LageFirmeneventsJobrad

Skills

Deep LearningDigital Signal ProcessingMachine LearningPythonscikit-learnSignalverarbeitungTensorFlowTime Series Analysis

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