Data Scientist (m/w/d) – Versorgungstechnik und Energieeffizienz at SigmaHeat GmbH
Hannover, Niedersachsen, Germany -
Full Time


Start Date

Immediate

Expiry Date

15 May, 25

Salary

0.0

Posted On

15 Feb, 25

Experience

0 year(s) or above

Remote Job

No

Telecommute

No

Sponsor Visa

No

Skills

Good communication skills

Industry

Information Technology/IT

Description

Deine Aufgaben:

  • Analyse großer Datenmengen aus Versorgungstechnik-Systemen (z. B. HLK, Energieverbrauch, Sensorik)
  • Entwicklung von Machine-Learning-Modellen zur Vorhersage und Optimierung von Betriebsparametern
  • Datenaufbereitung und -visualisierung (Dashboards, Reports) für eine effiziente Entscheidungsfindung
  • Konzeption und Implementierung von IoT- und Cloud-Lösungen für die Gebäudetechnik
  • Enge Zusammenarbeit mit Versorgungstechnik- und Software-Teams zur Ableitung von Anwendungsfällen
  • Identifikation von Optimierungspotenzial (z. B. Energieeinsparungen, Predictive Maintenance)
  • Überwachung und Verbesserung der Datenverarbeitungspipelines und -modelle im laufenden Betrieb

Dein Profil:

  • Abgeschlossenes Studium in Data Science, Informatik, Mathematik oder einer vergleichbaren Fachrichtung
  • Fundierte Kenntnisse in Statistik, Machine Learning und Datenanalyse (z. B. Python, R, SQL)
  • Idealerweise Erfahrung mit IoT-, Sensor- und/oder Building-Management-Systemen
  • Kenntnisse in Versorgungstechnik (z. B. HLK, Energieeffizienz, TGA) oder starkes Interesse daran
  • Analytisches Denkvermögen und Spaß an komplexen Datenprojekten
  • Teamfähigkeit und Kommunikationsstärke, um technische Zusammenhänge verständlich zu vermitteln
  • Eigeninitiative und Lernbereitschaft, um sich schnell in neue Themen einzuarbeiten

Art der Stelle: Vollzeit, Teilzeit, Festanstellung, Berufsausbildung

Arbeitszeiten:

  • Gleitzeit
  • Montag bis Freitag

Leistungen:

  • Betriebliche Weiterbildung
  • Firmenevents
  • Flexible Arbeitszeiten
  • Homeoffice-Möglichkeit
  • Kostenloser Parkplatz
  • Zusätzliche Urlaubstage

Sprache:

  • Deutsch (Wünschenswert)

Arbeitsort: Vor Ort
Voraussichtliches Einstiegsdatum: 15.02.202

Responsibilities

Please refer the Job description for details

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