SAMSON AKTIENGESELLSCHAFT

Data Scientist im Bereich Ventiltechnologie und Prozessindustrie (m/w/d)

ab sofort

Stellenbeschreibung

Hinter jeder smarten Technologie stecken smarte Menschen.

SAMSON und die SAMSON-Produkte sind maßgeblich von der Qualität der SAMSON-Mitarbeiter abhängig. Ihre Arbeit heute bestimmt unseren Erfolg von morgen. Daher schätzen wir unsere rund 4500 Mitarbeiter als das wichtigste Gut. Nur so schaffen wir es seit über 115 Jahren international bedeutenden Unternehmen individuelle und intelligente Lösungen von höchster Qualität im Bereich der Mess- und Regeltechnik zu liefern und neue Trends zu setzen. Dabei sind wir die Nummer Eins aller Stellventilhersteller in Europa. Neben den Produktionsstandorten in Deutschland, anderen europäischen Ländern, USA und Asien zählen zusätzlich ca. 50 Tochtergesellschaften und über 200 Vertretungen weltweit in über 40 Ländern zur SAMSON Gruppe.

Ergreifen Sie die Chance, gemeinsam mit SAMSON weiterzuwachsen. Werden Sie jetzt Teil eines der wenigen großen produzierenden Unternehmen mit Hauptsitz in Frankfurt am Main, dessen Produkte unter anderem dafür verantwortlich sind, dass die Umwelt besser geschützt werden kann, dass Bier, Lebensmittel und Medikamente produziert werden, sowie Wasser, Öl und Gas fließen können.

Als neues Teammitglied werden Sie schnell erleben, dass SAMSON ein authentischer, solider, zukunftsorientierter und sozialer Arbeitgeber ist. Bei uns können Sie schnell Fuß fassen, werden offen empfangen und können an vielseitigen Aufgaben arbeiten.

Zur Verstärkung unseres Teams im Bereich des weltweit einmaligen „Rolf Sandvoss Innovation Center“ suchen wir Sie zum nächstmöglichen Zeitpunkt an unseren Hauptsitz am Standort Frankfurt am Main als:

Data Scientist (w/m/d) im Bereich Ventiltechnologie und Prozessindustrie

Hierbei nehmen Sie eine bedeutende Rolle ein bei der Ausarbeitung von Konzepten zur prinzipiellen Anwendbarkeit von Data Science im Bereich Ventiltechnologie und Prozessindustrie und praxisgerechter IoT-Lösungen in Form von Algorithmen unter Einbeziehung statistischer Methoden, Machine Learning und analytischen Ansätzen sowie physikalischer Zusammenhänge.

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