ML-Engineer (m/w/d) – Machine Learning für Recyclinganlagen

Digitalisierung ist deine Leidenschaft und du brennst für Nachhaltigkeit?Dann gestalte mit uns die digitale Transformation der Recyclingbranche!Die Eggersmann Gruppe ist ein international tätiger Verbund von Unternehmen mit über 50 Jahren Erfahrung in Umwelttechnologien und mehr als 1.300 Mitarbeitenden weltweit.Als führender Anbieter von Recyclinganlagen und -maschinen treiben wir zukunftsorientierte Lösungen für eine funktionierende Kreislaufwirtschaft voran.Um die Potenziale der Digitalisierung und Automatisierung in der Recyclingbranche voll auszuschöpfen, haben wir in Aachen unseren digitalen Innovations-Hub als Corporate Start-up gegründet. Mit der ESA app, unserer modularen IIoT-Software, optimieren wir den Betrieb von Recyclinganlagen und -maschinen durch Datenanalyse und Machine Learning.Deine Mission:Du machst Machine Learning produktionsreif: Du entwickelst skalierbare Daten- und Modell-Pipelines auf AWS und bringst Machine-Learning-Modelle zuverlässig in den Einsatz. Dein Schwerpunkt liegt auf der Anomalieerkennung in Zeitreihendaten von Recyclinganlagen. So trägst du dazu bei, Abweichungen frühzeitig sichtbar zu machen und den Anlagenbetrieb datenbasiert zu verbessern – von der technischen Infrastruktur bis zum laufenden Modellbetrieb.Deine Aufgaben:Du verantwortest die Konzeption, Entwicklung, den Betrieb und die kontinuierliche Weiterentwicklung skalierbarer Daten- und Modell-Pipelines auf AWS, beispielsweise mit EC2, Lambda, S3 und CloudWatch.Du bringst Machine-Learning-Modelle in den produktiven Einsatz und entwickelst die dafür bestehenden Prozesse weiter – von Bereitstellung und Monitoring über AutoML-gestütztes Retraining bis hin zu CI/CD und Infrastructure as Code (IaC).Du entwirfst Datenmodelle, schreibst effiziente SQL-Abfragen für relationale Datenbanken und verantwortest die zugehörigen Datenbankmanagement-Aufgaben.Du entwickelst, trainierst, validierst und deployst Machine-Learning-Modelle mit Schwerpunkt auf der Anomalieerkennung in Zeitre