statworx ist ein führendes Beratungs- und Entwicklungsunternehmen für Daten & KI in der DACH-Region. Seit über einem Jahrzehnt unterstützen wir Unternehmen mit Beratung, Entwicklung und Weiterbildung – in mehr als 1.000 erfolgreichen Projekten für über 100 Kunden aus nahezu allen Branchen. Von der KI-Strategie bis zur Umsetzung entwickeln wir innovative Lösungen. Mit unserer Expertise in AI Strategy, Generative AI, Agentic AI, Data & AI Engineering sowie AI Infrastructure begleiten wir Unternehmen entlang ihrer gesamten KI-Transformation. Unser Ziel: Creating value from Data & AI. Unsere AI Development-Abteilung dient als Katalysator für Data & AI Transformation. Dabei setzen wir auf eine ganzheitliche Herangehensweise, die von der initialen Evaluierung der KI-Reife über die Konzeption und Ausarbeitung der Daten- und KI-Lösung bis hin zur praktischen Umsetzung und Skalierung von KI-Lösungen reicht. Durch unsere tiefgehende Expertise in Data Engineering, Data Science, Machine Learning sorgen wir dafür, dass unsere Kunden den maximalen Nutzen aus ihren Daten ziehen. Fokus: Entwicklung und produktiver Einsatz von Machine-Learning-Lösungen mit besonderem Schwerpunkt auf Zeitreihenprognosen sowie Anomalieerkennung und Predictive Maintenance auf Sensor- und Prozessdaten Du entwickelst und implementierst Machine-Learning-Lösungen für Forecasting, Anomalieerkennung und Predictive Maintenance Du konzipierst robuste End-to-End-Lösungen von der Datenaufbereitung und Feature-Generierung bis zur Modellbewertung und dem produktiven Einsatz Du wählst je nach Use Case die passenden Methoden aus und implementierst diese, von statistischen Baselines bis hin zu modernen Machine-Learning- und Deep-Learning-Verfahren Du arbeitest regelmäßig mit internen Stakeholdern und Kundenvertretern zusammen und stellst eine enge Abstimmung und Zusammenarbeit sicher Du unterstützt den Aufbau stabiler ML-Engineering- und MLOps-Setups über Cloud-, On-Prem- und Produktionsumgebungen hinweg und begleitest die Integration von Modellen in industrielle oder produktionsnahe Systeme unter Berücksichtigung von Anforderungen wie Latenz, Sicherheit und begrenzten Ressourcen Du präsentierst technische Lösungskonzepte und übernimmst die fachliche Kommunikation mit Kunden im Rahmen von Angebots- und Akquiseprozessen Du verfolgst kontinuierlich aktuelle Entwicklungen im Bereich Zeitreihen und Forecasting und bringst dieses Wissen gezielt in Kundenprojekte ein Du verfügst über mindestens fünf Jahre praktische Erfahrung im Bereich Machine Learning oder Data Science mit klarem Schwerpunkt auf Zeitreihen und Forecasting Du hast fundierte Expertise im Forecasting und praktische Erfahrung in Anomalieerkennung, Predictive Maintenance oder vergleichbaren sensorbasierten Anwendungsfällen Du verfügst über sehr gute Python-Kenntnisse und praktische Erfahrung mit Bibliotheken und Frameworks wie scikit-learn, PyTorch, darts, statsforecast, neuralforecast oder vergleichbaren Tools Du hast Erfahrung mit statistischen, feature-basierten und modernen neuronalen Forecasting-Methoden wie ARIMA oder ETS, LightGBM oder XGBoost, N-BEATSx oder N-HiTS, TFT oder PatchTST sowie mit neueren Time-Series-Foundation-Modellen wie TimesFM, Chronos, TimeGPT oder Moirai Du hast ein gutes Verständnis für praxisrelevante Forecasting-Themen wie Multi-Horizon-Forecasting, Backtesting, probabilistische Prognosen und idealerweise hierarchische Reconciliation Erfahrung im Bereich Entscheidungsoptimierung wie Pricing, Disposition oder Ressourcenallokation oder im Bereich kausal-informierter Entscheidungsunterstützung wie Kausalanalyse, Double ML oder intervention-aware Modeling ist ein Plus Du hast Erfahrung im produktiven Einsatz von Machine-Learning-Systemen und bist vertraut mit Software-Engineering- und MLOps-Praktiken wie APIs, Containern, CI/CD, Testing, Monitoring und Versionierung Erste Erfahrung mit industriellen oder produktionsnahen Deployments, beispielsweise Edge- oder On-Prem-Umgebungen, PLC-, SCADA- oder MES-Integration oder Arbeiten unter Netzwerk-, Sicherheits- oder Latenzanforderungen ist von Vorteil Du bist kommunikationsstark und verfügst über sehr gute Deutschkenntnisse mindestens auf B2-Niveau sowie exzellente Englischkenntnisse auf C1-Niveau oder höher Du hast Freude an gelegentlichen Dienstreisen zu Kunden vor Ort in Deutschland, Österreich und der Schweiz