Data Scientist für die Optik-Reinigungstechnologie (m/w/x)

ZEISS Semiconductor Manufacturing Technology

Enabler für kleinere, leistungsfähigere und energieeffizientere Mikrochips

Arbeiten, wo das Morgen entsteht.

Rund 80 Prozent aller Mikrochips weltweit werden mit ZEISS Technologien gefertigt. Als Herzstück eines jeden elektronisch gesteuerten Systems sind sie aus unserem Alltag nicht mehr wegzudenken – egal ob im Smartphone, im Smart Home oder in Smart Factories. ZEISS ist Technologieführer im Bereich Halbleiterfertigungs-Equipment. Mit hochpräzisen Lithographie-Optiken, Photomasken-Systemen und Lösungen für die Prozesskontrolle ermöglicht ZEISS die Herstellung von immer kleineren, leistungsfähigeren und energieeffizienteren Mikrochips – und prägt so mit seinen Innovationen das Zeitalter der Mikro- und Nanoelektronik entscheidend mit.

• Sie verantworten die Digitalisierungsroadmap einer Hightech Prozessentwicklungsabteilung

• Sie treiben die Anwendung moderner Methoden der Prozessdatenanalyse, einschließlich Machine-Learning-Algorithmen, zur Entwicklung, Qualifizierung und Überwachung von Prozessen voran

• Sie unterstützen das Prozessverständnis aktueller und zukünftiger Prozesse, sowie Technologien durch Simulationen, Modelle und Rekonstruktionen von Prozessergebnissen

• Sie verantworten das Screening neuer digitaler Methoden wie etwa Generative AI und befähigen naturwissenschaftliche Mitarbeitende zur eigenständigen Anwendung

• Sie unterstützen mit Ihrer Expertise bei der Automatisierung und beim Troubleshooting von Produktionsprozessen

• Sie vertreten die Fachabteilung in Bezug auf Datenmanagement, Datenarchitektur sowie Datensicherheit, stimmen sich mit den relevanten Stakeholdern ab und vernetzen sich zu Digitalisierungsthemen aller Art mit internen und externen Partnern

• Sie verfügen über ein erfolgreich abgeschlossenes Studium der Data Science, Informatik oder verwandten Naturwissenschaften sowie relevante Expertenkenntnisse im Datenmanagement und in Datenarchitekturen, idealerweise mit Azure Cloud Architekturen

• Sie besitzen fundierte Fähigkeiten in der Auswertung großer, komplexer Datenmengen, sowie deren (Prozess-)Modellierung und der Anwendung von Machine Learning

• Sie bringen ein grundlegendes Verständnis für naturwissenschaftliche Zusammenhänge mit und haben idealerweise mehrjährige Erfahrung im wissenschaftlichen oder produktiven Umfeld

• fundierte Kenntnisse in Python und SQL sind erforderlich, Kenntnisse in Matlab sind von Vorteil

• Sie können Themen vertreten und bringen einen nachgewiesenermaßen hohen Grad an Kommunikationsstärke, Team- und Konfliktfähigkeit, Kundenorientierung sowie Belastbarkeit und Flexibilität mit

• Sie verfügen über sehr gute Deutsch-und Englischkenntnisse

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